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Plan du cours
Réseaux de neurones avancés
- Architectures d'apprentissage profond
- Réseaux de neurones convolutifs et récurrents
- Modèles génératifs et apprentissage non supervisé
L'apprentissage automatique à grande échelle
- Analytique des mégadonnées
- Calcul distribué pour le ML
- Techniques d'optimisation avancées
Apprentissage par renforcement 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 (NLP)
- Techniques NLP avancées
- Analyse des sentiments et classification de texte
- Modèles linguistiques et transformateurs
Vision par ordinateur 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 de l'IA
- Impacts sociétaux futurs de l'IA
Projet de laboratoire
- Mise en œuvre de modèles ML avancés
- Analyse de grands ensembles de données
- Collaboration sur un projet de recherche de groupe
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une solide compréhension des concepts de base de l'IA et du ML
- Maîtrise de Python et familiarité avec les outils de data science
- Achèvement d'un cours d'introduction à l'IA ou une expérience équivalente
Public cible
- Data scientists
- Ingénieurs
- Praticiens de l'IA
21 Heures
Nos clients témoignent (1)
Formation pas à pas avec de nombreux exercices. C'était comme un atelier et j'en suis très content.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Formation - Intelligent Applications Fundamentals
Traduction automatique
