Plan du cours

Avancé Neural Networks

  • Architectures d'apprentissage profond
  • Réseaux neuronaux convolutifs et récurrents
  • Modèles génératifs et apprentissage non supervisé

Machine Learning à l'échelle

  • Analyse des big data
  • Calcul distribué pour l'apprentissage profond
  • Techniques d'optimisation avancées

Reinforcement Learning et prise de décision

  • Processus de décision de Markov
  • Méthodes de gradient de politique
  • Systèmes multi-agents et théorie des jeux

Traitement et compréhension du langage naturel

  • Techniques avancées de NLP
  • Analyse des sentiments et classification des textes
  • Modèles linguistiques et transformateurs

Computer Vision et perception

  • Reconnaissance d'images et détection d'objets
  • Analyse vidéo et reconnaissance d'actions
  • Reconstruction 3D et réalité augmentée

Éthique de l'IA et société

  • Biais et équité dans les systèmes d'IA
  • Gouvernance et politique en matière d'IA
  • Impacts sociétaux futurs de l'IA

Projet de laboratoire

  • Mise en œuvre de modèles ML avancés
  • Analyse de grands ensembles de données
  • Collaborer à un projet de recherche en groupe

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une solide compréhension des concepts de base de l'IA et de la ML
  • Maîtrise de Python et familiarité avec les outils de science des données
  • Avoir suivi un cours d'introduction à l'IA ou posséder une expérience équivalente.

Audience

  • Scientifiques des données
  • Ingénieurs
  • Praticiens de l'IA
 21 heures

Nombre de participants



Prix par participant

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