Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
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
