Apprentissage avancé

Description du cours

Ce cours d’Apprentissage Avancé vise à approfondir les mécanismes d’apprentissage statistique et à étudier des méthodes avancées non abordées dans le cours d’Apprentissage. Il couvre un large éventail de thèmes essentiels pour comprendre et développer des systèmes d’IA avancés et responsables. Le programme du cours inclut une étude de l’Apprentissage par renforcement, permettant de créer des agents capables d’apprendre par l’expérience. Vous explorerez également les techniques de Fusion de données pour combiner efficacement des informations provenant de sources multiples et hétérogènes. Une initiation aux modèles de Fondation sera proposée, couvrant ces grands modèles pré-entraı̂nés qui révolutionnent actuellement le domaine de l’IA. Vous découvrirez les algorithmes génétiques et leurs applications à l’optimisation de problèmes complexes. Le cours abordera également les enjeux cruciaux de l’IA Explicable, visant à rendre les modèles d’apprentissage automatique plus transparents et interprétables. Enfin, une partie du cours sera consacrée à l’étude des biais en IA, un sujet crucial pour développer des systèmes équitables et éthiques. Pour tirer pleinement profit de ce cours, il est conseillé d’avoir également choisi le cours d’Apprentissage profond, afin de disposer d’une compréhension complète des mécanismes sous-jacents aux approches présentées.

Modalités d'évaluation

Session 1 :

• Contrôle terminal (CT1) : Un examen écrit en trois parties reprenant les notions abordées sur l’ensemble du cours
• Note finale : la note finale est calculée de la façon suivante : CT1.

Session 2 :

• Contrôle terminal (CT2) : Les modalités du CT2 sont identique au CT1.
• Note finale : la note finale est calculée de la façon suivante : CT2.