Séminaire

L'Intelligence artificielle : Séminaire 3 - Jour 1

Module LOGICIELS métiers et dématérialisation

Les fondamentaux de l'Intelligence Artificielle et les réseaux neuronaux. Techniques d'apprentissage, annotations, normalisation, métriques, réduction dimensionnelle, renforcement. Ce qu'il faut impérativement connaître.

Qu'est-ce que l’IA. Les prérequis mathématiques. Les réseaux neuronaux et architectures, fonctions d’activation, pondération des liens inter-neurones. Les formes de propagation, les fonctions d'erreur... Les familles de réseaux neuronaux : RBN, perceptron multi-niveaux, récurrents, LSTM, Hopfield, convolution, etc.
Machine Learning, usages, trois formes d'apprentissage : supervisé, non supervisé et par renforcement. Annotation, normalisation et compartimentage des données. Sous et sur-apprentissage. Les métriques d’analyse d’erreurs.
Les algorithmes supervisés : régression linéaire, SVM, régression logistique, Naïve Bayes, Analyse Discriminante Linéaire, arbres de décision, algorithme des plus proches voisins (K-Nearest Neighbor algorithm), etc.
Les algorithmes non supervisés : K-Means Clustering, Mean-Shift Clustering, GMM, DBSCAN, HAC, etc. Algorithmes de Q-Learning, SARSA, DQN, DQPG, etc. La réduction dimensionnelle et simplification du modèle.
Apprentissage par renforcement. API et langages. Tour d’horizon des applications concernées.
L'Intelligence artificielle : Séminaire 3 - Jour 1
22-05-2022
Claude Marson (France)
17h30
Terminé
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