Intelligence Artificielle : Fondamentaux, Perspectives et Cas d’usages Présentiel

L'objectif de cette formation est d'introduire les concepts suivants :

Introduction et fondamentaux en apprentissage automatique
- Enjeux et problématiques pour le machine learning.
- Introduction aux concepts de base et techniques pertinentes : apprentissage supervisé et non supervisé.
- Classification versus prédiction.
- Classification : classification hiérarchique non supervisée, modèles graphiques probabilistes, classification à partir des méthodes des plus proches voisins, des modèles graphiques probabilistes et de l'analyse discriminante, méthodes à base de machine à vecteurs de support et méthodes à noyaux.
- Prédiction : méthode des plus proches voisins, régression linéaire/non-linéaire, régression robuste.

Apprentissage non-supervisé et cas d'usage
- Clustering.
- Visualisation et réduction de dimension.
- Aide à la décision.
- Application à des cas d'usage.

Algorithmes et réseaux neuronaux
- Enjeux de l'IA et de l'apprentissage profond.
- Sensibilisation aux enjeux de l'apprentissage de représentation via un réseau de neurones.
- Introduction des concepts de base de l'apprentissage profond (le perceptron, le perceptron multicouche) sur lesquels sont basés les réseaux neuronaux et leurs architectures.
- Présentation du fonctionnement des approches populaires de Deep Learning.
- Découverte des avantages et des limites des réseaux neuronaux.
- Dans une optique d'approfondissement, nous introduirons les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et les briques de bases de leurs architectures adaptées aux données images.
- Des références de livres seront données pour permettre l'approfondissement vers les différents types de réseaux de neurones plus avancés et dérivant des bases et fondamentaux présentés.
- Des références vers des livres et liens notebook seront données pour pratiquer de façon guidée et s'approprier les librairies Python associées aux approches présentées et à d'autres méthodes de réseaux de neurones plus avancées.

A l'issue de cette formation, le participant sera en capacité de :

- MAITRISER les enjeux de l'Intelligence Artificielle.
- IDENTIFIER les opportunités à partir de cas d'usage métiers.
- APPLIQUER le vocabulaire lié à cette discipline aux multiples facettes pour pouvoir dialoguer avec les équipes techniques.
- MAITRISER les technologies.

Vous pouvez prendre contact avec votre conseiller formation, qui saura répondre à vos différentes interrogations. Ses coordonnées figurent sur la brochure de formation, sur le bulletin d'inscription ou sur notre site Internet.

Vous pouvez également contacter notre référent handicap pour toute précision éventuelle ou demande d'accompagnement :
Référent Handicap CentraleSupélec Exed

Lionel Husson – handicap@centralesupelec.fr