Formation Maîtriser l'état de l'art en Machine Learning et Intelligence Artificielle

01.Introduction au Machine Learning Avancé

• —Rappel des fondamentaux du ML et perspectives actuelles
• —Panorama des défis et opportunités du ML moderne
• —Introduction aux architectures matérielles pour l'IA (GPU, TPU)
• —Vue d'ensemble des dernières tendances de recherche en ML

02.Deep Learning : Architectures Fondamentales

• —Réseaux de neurones convolutifs (CNN) et leurs applications
• —Réseaux de neurones récurrents (RNN), LSTMs et GRUs
• —Architectures de transformers et mécanismes d'attention
• —Bonnes pratiques pour l'entraînement des réseaux profonds

03.Modèles Génératifs : GANs et VAEs

• —Principes des Generative Adversarial Networks (GANs)
• —Variational Autoencoders (VAEs) et leurs applications
• —Entraînement et évaluation des modèles génératifs
• —Exemples d'applications concrètes (synthèse d'images, de textes)

04.Apprentissage par Renforcement Profond (DRL)

• —Fondamentaux de l'apprentissage par renforcement
• —Algorithmes DRL classiques (DQN, Policy Gradients, Actor-Critic)
• —Environnements de simulation et librairies (Gym, Stable Baselines)
• —Applications en robotique, jeux et optimisation

05.Apprentissage Non-Supervisé et Auto-Supervisé

06.ML Opérationnel (MLOps) et Déploiement

• —Cycle de vie d'un projet ML en production
• —Outils de gestion des versions et des expériences (MLflow, Comet)
• —Déploiement de modèles (API, conteneurisation avec Docker/Kubernetes)
• —Surveillance et maintenance des modèles en production

07.Éthique, Biais et Explicabilité en IA

• —Identification et mitigation des biais dans les données et modèles
• —Interprétabilité et explicabilité des modèles (XAI : LIME, SHAP)
• —Conséquences éthiques et réglementaires du ML
• —Approches pour un ML responsable et équitable

08.Tendances Emergentes et Cas d'Étude Avancés

• —Apprentissage Fédéré et confidentialité des données
• —Apprentissage sur Graphes et applications
• —ML quantique : principes et perspectives
• —Étude de cas pratiques et discussions sur l'avenir du ML