Unités

1. L'IA en ingénierie alimentaire : introduction, limites, responsabilité et éthique 2. Développement et formulation de produits 3. Documentation sur la sécurité alimentaire et HACCP 4. Analyse de la durée de conservation et de la qualité 5. Optimisation de la production et des processus 6. Données d'analyse sensorielle 7. Chaîne d'approvisionnement et traçabilité 8. Vérification de la législation, des étiquettes et des déclarations 9. Analyse des données de laboratoire 10. Traitement, validation et sécurité des données alimentaires avec Python

Unité 9 / 10

Analyse des données de laboratoire

Gains :

Capacité à interpréter les concepts de courbe d'étalonnage, LOD/LOQ, répétabilité et incertitude de mesure
Capacité à rédiger un résumé des données de laboratoire, une sélection des valeurs aberrantes et une interprétation statistique avec l'IA
Capacité à valider les résultats statistiques de l'IA avec des données brutes, des unités et un étalonnage

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