Artificial Intelligence Fundamentals (AIFUND)

OBJECTIVES

Le cours fournit les connaissances les plus fondamentales pour comprendre l’IA. L’accent principal de la formation est mis sur l’apprentissage automatique (Machine Learning) et l’apprentissage profond (Deep Learning). La formation examine l’ensemble de la chaîne de production de l’apprentissage automatique, en commençant par les aspects de la fouille de données (data mining) et de l’ingénierie des caractéristiques (feature engineering), et en poursuivant avec l’introduction de différentes techniques d’apprentissage automatique. Enfin, les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond sont également abordés. Tous les sujets sont soutenus par des expérimentations en laboratoire.

PRÉREQUIS

Connaissances de base en informatique.

QUI DEVRAIT PARTICIPER

SUJETS

• AI concepts and history
• AI use cases (Computer Vision, NLP)
• Machine Learning Training and testing a ML model Supervised and Unsupervised
• Learning Python for AI Data mining and Feature
• Engineering Supervised ML techniques
• Unsupervised ML techniques
• Model evaluation and selection
• Neural Networks
• Deep learning
• Labs experiments