Formation intelligence artificielle avancée

Leçon 1 • Configuration de l'environnement de développement IA

Configure des chaînes d'outils Python, la gestion de versions et le calcul activé par GPU. Garantit que les étudiants peuvent exécuter des expériences à partir du chapitre deux.

Leçon 2 • Types de problèmes et taxonomies en IA

Catégorise les problèmes en recherche, optimisation, classification ou génération. Permet aux étudiants de mapper des tâches réelles à l'approche IA correcte.

Leçon 3 • Mathématiques pour les praticiens de l'IA

Passe en revue les éléments essentiels d'algèbre linéaire, de probabilités et de calcul nécessaires aux algorithmes d'IA. Fait le pont entre la théorie mathématique et la construction pratique de modèles.

Leçon 4 • Histoire et évolution de l'IA

Retrace l'IA de la logique symbolique à l'apprentissage profond moderne, en mettant en évidence les changements de paradigme. Fournit le contexte pour comprendre pourquoi les techniques actuelles dominent.

Leçon 1 • Fondamentaux de l'apprentissage supervisé

Couvre les algorithmes de régression et de classification, les fonctions de perte et les boucles d'entraînement. Forme l'épine dorsale de tout le travail de modélisation prédictive à venir.

Leçon 2 • Techniques d'apprentissage non supervisé

Présente le clustering, la réduction de dimensionnalité et l'estimation de densité sans étiquettes. Prépare les étudiants à l'analyse exploratoire de données et à l'apprentissage de représentations.

Leçon 3 • Évaluation et sélection de modèles

Enseigne les métriques, la validation croisée et l'analyse du compromis biais-variance. Permet une comparaison rigoureuse des modèles concurrents avant le déploiement.

Leçon 4 • Régularisation et réglage des hyperparamètres

Applique les régularisations L1, L2, le dropout et des stratégies de recherche pour éviter le surapprentissage. Améliore directement la généralisation du modèle sur des données non vues.

Leçon 1 • Débogage et diagnostic des modèles profonds

Identifie les modes de défaillance courants : gradients qui disparaissent, neurones morts et fuite de données. Développe des compétences systématiques de résolution de problèmes applicables à n'importe quelle architecture.

Leçon 2 • Entraînement de réseaux profonds à grande échelle

Aborde la normalisation par lots, les planifications de taux d'apprentissage et l'entraînement distribué. Équipe les étudiants pour entraîner efficacement de grands modèles sur du matériel réel.

Leçon 3 • Fondamentaux des réseaux de neurones

Explique les neurones, les fonctions d'activation, la propagation avant et la rétropropagation. Fournit la compréhension mécaniste nécessaire pour déboguer et étendre n'importe quel réseau.

Leçon 4 • Modèles récurrents et de séquences

Enseigne les RNN, les LSTM et les GRU pour la modélisation de données temporelles et séquentielles. Fait la transition vers les modèles de séquences basés sur les transformers, introduits plus tard.

Leçon 1 • Explication des mécanismes d'attention

Dérive l'attention à produit scalaire mis à l'échelle et l'attention multi-tête à partir des premiers principes. Fournit le noyau théorique de l'architecture du transformer.

Leçon 2 • Affinage de grands modèles de langage

Applique le fine-tuning supervisé, l'ingénierie des prompts et les méthodes économes en paramètres. Produit des modèles spécifiques à une tâche sans réentraînement complet.

Leçon 3 • Évaluation et benchmarking en TALN

Utilise BLEU, ROUGE, la perplexité et l'évaluation humaine pour évaluer les modèles de TALN. Relie les métriques de qualité des modèles à la performance sur des tâches réelles.

Leçon 4 • Plongée dans l'architecture du transformer

Dissèque les variantes encodeur, décodeur et encodeur-décodeur du transformer. Permet aux étudiants de sélectionner la variante appropriée pour chaque type de tâche de TALN.

Leçon 1 • Segmentation sémantique et d'instance

Enseigne la classification au niveau pixel et la prédiction de masques d'instance pour la compréhension de scène. Développe des compétences pour les systèmes autonomes et les applications d'imagerie médicale.

Leçon 2 • Architectures de détection d'objets

Compare les détecteurs à une et deux étapes pour des cas d'utilisation en temps réel et à haute précision. Permet la sélection et l'adaptation de modèles de détection pour la production.

Leçon 3 • Systèmes d'IA multimodale

Intègre la vision et le langage via l'apprentissage contrastif et l'attention cross-modale. Permet de construire des systèmes qui raisonnent simultanément sur l'image et le texte.

Leçon 4 • Modèles génératifs pour les images

Couvre les GAN, les VAE et les modèles de diffusion pour la synthèse et l'édition d'images. Prépare les étudiants pour l'IA créative et les workflows d'augmentation de données.

Leçon 1 • Architectures acteur-critique

Combine l'estimation de valeur et l'apprentissage de politique dans un framework neuronal unifié. Améliore l'efficacité d'échantillonnage par rapport aux approches de gradient de politique pures.

Leçon 2 • Méthodes de gradient de politique

Dérive REINFORCE et les techniques de réduction de variance pour l'optimisation directe de la politique. Étend les fondements du RL du chapitre deux aux espaces d'actions continus.

Leçon 3 • Conception de fonctions de récompense

Aborde les récompenses clairsemées, le façonnage de récompense et le RL inverse à partir de démonstrations d'experts. Impacte directement la qualité du comportement des agents dans les déploiements réels.

Leçon 4 • RL dans des environnements simulés

Utilise des simulateurs physiques et des moteurs de jeu pour entraîner et évaluer des agents RL en toute sécurité. Prépare les étudiants aux défis du transfert sim-vers-réel.

Leçon 1 • CI/CD pour l'apprentissage automatique

Intègre les tests automatisés, les passerelles de validation et les pipelines de déploiement pour le code ML. Applique la discipline du génie logiciel à la livraison de systèmes IA.

Leçon 2 • Ingénierie des pipelines de données

Conçoit des workflows d'ingestion, de validation et d'ingénierie des caractéristiques scalables. Garantit la qualité des données et la reproductibilité dans tous les entraînements de modèles en aval.

Leçon 3 • Service de modèles et optimisation de l'inférence

Déploie des modèles via des API REST, des jobs par lots et des dispositifs embarqués avec des objectifs de latence. Couvre la quantification et l'élagage pour répondre aux exigences de performance en temps réel.

Leçon 4 • Surveillance et observabilité en production

Détecte la dérive des données, la dégradation du modèle et les défaillances système dans les déploiements en direct. Ferme la boucle de rétroaction entre les signaux de production et les déclencheurs de réentraînement.

Leçon 1 • Explicabilité et interprétabilité

Appliquez SHAP, LIME et la visualisation de l'attention pour expliquer les décisions des modèles. Permet la conformité aux exigences de transparence et renforce la confiance des utilisateurs.

Leçon 2 • Biais et équité dans l'IA

Identifiez les sources de biais algorithmique et appliquez des métriques d'équité pour auditer les modèles. Relie les correctifs techniques aux pratiques de responsabilité organisationnelle.

Leçon 3 • Sécurité et robustesse de l'IA

Testez les modèles contre les attaques adverses, les changements de distribution et les modes de défaillance. Construit des défenses qui maintiennent un comportement fiable dans des conditions réelles.

Leçon 4 • Gouvernance de l'IA et cadres réglementaires

Mappez les niveaux de risque IA, les exigences documentaires et les structures de responsabilité aux politiques de gouvernance. Prépare les étudiants à diriger des programmes IA responsables dans les organisations.