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Module 1 Principes fondamentaux de l’Intelligence Artificielle

1.1. Histoire de l'Intelligence Artificielle

1.1.1. Quand avons-nous commencé à parler d'Intelligence Artificielle?
1.1.2. Références dans le cinéma
1.1.3. Importance de l'intelligence artificielle
1.1.4. Technologies habilitantes et de soutien pour l'Intelligence Artificielle

1.2. L'Intelligence Artificielle dans les jeux

1.2.1. La théorie des Jeux
1.2.2. Minimax et Alpha-Beta
1.2.3. Simulation: Monte Carlo

1.3. Réseaux neuronaux

1.3.1. Fondements biologiques
1.3.2. Modèle calculatoire
1.3.3. Réseaux neuronaux supervisés et non supervisés
1.3.4. Perceptron simple
1.3.5. Perceptron multicouche

1.4. Algorithmes génétiques

1.4.1. Histoire
1.4.2. Base biologique
1.4.3. Codification des problèmes
1.4.4. Génération de la population initiale
1.4.5. Algorithme principal et opérateurs génétiques
1.4.6. Évaluation des individus: Fitness

1.5. Thésaurus, vocabulaires, taxonomies

1.5.1. Vocabulaires
1.5.2. Taxonomies
1.5.3. Thésaurus
1.5.4. Ontologies
1.5.5. Représentation de la connaissance: Web sémantique

1.6. Web sémantique

1.6.1. Spécifications: RDF, RDFS et OWL
1.6.2. Inférence/raisonnement
1.6.3. Linked Data

1.7. Systèmes experts et DSS

1.7.1. Systèmes experts
1.7.2. Systèmes d'aide à la décision

1.8. Chatbots et assistants virtuels

1.8.1. Types d’assistants: Assistants vocaux et textuels
1.8.2. Éléments fondamentaux pour le développement d'un assistant: Intents, entités et flux de dialogue
1.8.3. Intégration: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Outils d'aide au développement: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Stratégie de mise en œuvre de l'IA
1.10. L'avenir de l'intelligence artificielle

1.10.1. Nous comprenons comment détecter les émotions grâce aux algorithmes
1.10.2. Création d’une personnalité: Langage, expressions et contenu
1.10.3. Tendances de l’intelligence artificielle
1.10.4. Réflexion

Module 2. Types et cycle de vie des données

2.1. Statistiques

2.1.1. Statistiques: Statistiques descriptives, statistiques inférentielles
2.1.2. Population, échantillon, individu
2.1.3. Variables: Définition, échelles de mesure

2.2. Types de données statistiques

2.2.1. Selon le type

2.2.1.1. Quantitatifs: Données continues et données discrètes
2.2.1.2. Qualitatives: Données binomiales, données nominales et données ordinales

2.2.2. Selon la forme

2.2.2.1. Numérique
2.2.2.2. Texte
2.2.2.3. Logique

2.2.3. Selon la source

2.2.3.1. Primaire
2.2.3.2. Secondaire

2.3. Cycle de vie des données

2.3.1. Étape de cycle
2.3.2. Les étapes du cycle
2.3.3. Les principes du FAIR

2.4. Les premières étapes du cycle

2.4.1. Définition des objectifs
2.4.2. Détermination des besoins en ressources
2.4.3. Diagramme de Gantt
2.4.4. Structure des données

2.5. Collecte des données

2.5.1. Méthodologie de collecte
2.5.2. Outils de collecte
2.5.3. Canaux de collecte

2.6. Nettoyage des données

2.6.1. Phases du nettoyage des données
2.6.2. Qualité des données
2.6.3. Manipulation des données (avec R)

2.7. Analyse des données, interprétations, évaluation des résultats

2.7.1. Mesures statistiques
2.7.2. Indices de ratios
2.7.3. Extraction de données

2.8. Entrepôt de données (Datawarehouse)

2.8.1. Les éléments qui le composent
2.8.2. Conception
2.8.3. Aspects à prendre en compte

2.9. Disponibilité des données

2.9.1. Accès
2.9.2. Utilité
2.9.3. Sécurité

2.10. Aspects réglementaires

2.10.1. Loi sur la protection des données
2.10.2. Bonnes pratiques
2.10.3. Autres aspects réglementaires

Module 3. Les données dans l’Intelligence Artificielle

3.1. Science des données

3.1.1. La science des données
3.1.2. Outils avancés pour le scientifique des données

3.2. Données, informations et connaissances

3.2.1. Données, informations et connaissances
3.2.2. Types de données
3.2.3. Sources des données

3.3. Des données aux informations

3.3.1. Analyse des données
3.3.2. Types d’analyse
3.3.3. Extraction d'informations d'un Dataset

3.4. Extraction d'informations par la visualisation

3.4.1. La visualisation comme outils d’analyse
3.4.2. Méthodes de visualisation
3.4.3. Visualisation d'un ensemble de données

3.5. Qualité des données

3.5.1. Données de qualités
3.5.2. Nettoyage des données
3.5.3. Prétraitement de base des données

3.6. Dataset

3.6.1. Enrichissement du Dataset
3.6.2. La malédiction de la dimensionnalité
3.6.3. Modification d'un ensemble de données

3.7. Déséquilibre

3.7.1. Déséquilibre des classes
3.7.2. Techniques d'atténuation du déséquilibre
3.7.3. Équilibrer un Dataset

3.8. Modèles non supervisé

3.8.1. Modèles non supervisé
3.8.2. Méthodes
3.8.3. Classifications avec modèles non supervisé

3.9. Modèles supervisés

3.9.1. Modèles supervisé
3.9.2. Méthodes
3.9.3. Classifications avec modèles supervisés

3.10. Outils et bonnes pratiques

3.10.1. Bonnes pratiques pour un scientifique des données
3.10.2. Le meilleur modèle
3.10.3. Outils utiles

Module 4. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation

4.1. Inférence statistique

4.1.1. Statistiques descriptives vs. Inférence statistique
4.1.2. Procédures paramétriques
4.1.3. Procédures non paramétriques

4.2. Analyse exploratoire

4.2.1. Analyse descriptive
4.2.2. Visualisation
4.2.3. Préparations des données

4.3. Préparations des données

4.3.1. Intégration et nettoyage des données
4.3.2. Normalisation des données
4.3.3. Transformer les attributs

4.4. Valeurs manquantes

4.4.1. Traitement des valeurs manquantes
4.4.2. Méthodes d'imputation par maximum de vraisemblance
4.4.3. Imputation des valeurs manquantes à l'aide de l'apprentissage automatique

4.5. Bruit dans les données

4.5.1. Classes et attributs de bruit
4.5.2. Filtrage du bruit
4.5.3. L’effet du bruit

4.6. La malédiction de la dimensionnalité

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Réduction des données multidimensionnelles

4.7. Des attributs continus aux attributs discrets

4.7.1. Données continues ou discrètes
4.7.2. Processus de discrétisation

4.8. Les données

4.8.1. Sélection des données
4.8.2. Perspectives et critères de sélections
4.8.3. Méthodes de sélection

4.9. Sélection des instances

4.9.1. Méthodes de sélection des instances
4.9.2. Sélection des prototypes
4.9.3. Méthodes avancées de sélection des instances

4.10. Prétraitement des données dans les environnements Big Data

Module 5. Algorithme et complexité de l'Intelligence Artificielle

5.1. Introduction aux stratégies de conception d'algorithmes

5.1.1. Récursion
5.1.2. Diviser pour mieux régner
5.1.3. Autres stratégies

5.2. Efficacité et analyse des algorithmes

5.2.1. Mesures d'efficacité
5.2.2. Taille de l'entrée de mesure
5.2.3. Mesure du temps d'exécution
5.2.4. Pire, meilleur et moyen cas
5.2.5. Notation asymptotique
5.2.6. Critères d'analyse mathématique des algorithmes non récursifs
5.2.7. Analyse mathématique des algorithmes récursifs
5.2.8. Analyse empirique des algorithmes

5.3. Algorithmes de tri

5.3.1. Concept de tri
5.3.2. Triage des bulles
5.3.3. Tri par sélection
5.3.4. Triage par insertion
5.3.5. Tri par mélange (Merge_Sort)
5.3.6. Tri rapide (Quick_Sort)

5.4. Algorithmes avec arbres

5.4.1. Concept d'arbre
5.4.2. Arbres binaires
5.4.3. Allées d'arbres
5.4.4. Représentation des expressions
5.4.5. Arbres binaires ordonnés
5.4.6. Arbres binaires équilibrés

5.5. Algorithmes avec Heaps

5.5.1. Les Heaps
5.5.2. L'algorithme Heapsort
5.5.3. Files d'attente prioritaires

5.6. Algorithmes graphiques

5.6.1. Représentation
5.6.2. Voyage en largeur
5.6.3. Profondeur de déplacement
5.6.4. Disposition topologique

5.7. Algorithmes Greedy

5.7.1. La stratégie Greedy
5.7.2. Éléments de la stratégie Greedy
5.7.3. Change de devises
5.7.4. Le problème du voyageur
5.7.5. Problème de sac à dos

5.8. Recherche de chemins minimaux

5.8.1. Le problème du chemin minimal
5.8.2. Arcs et cycles négatifs
5.8.3. Algorithme de Dijkstra

5.9. Algorithmes Greedy sur les graphes

5.9.1. L'arbre à chevauchement minimal
5.9.2. L'algorithme de Prim
5.9.3. L'algorithme de Kruskal
5.9.4. Analyse de la complexité

5.10. Backtracking

5.10.1. Le Backtracking
5.10.2. Techniques alternatives

Module 6. Systèmes intelligents

6.1. Théorie des agents

6.1.1. Histoire du concept
6.1.2. Définition d’agent
6.1.3. Les agents en Intelligence Artificielle
6.1.4. Les agents en génie de software

6.2. Architectures des agents

6.2.1. Le processus de raisonnement d'un agent
6.2.2. Agents réactifs
6.2.3. Agents déductifs
6.2.4. Agents hybrides
6.2.5. Comparaison

6.3. Information et connaissance

6.3.1. Distinction entre données, informations et connaissances
6.3.2. Évaluation de la qualité des données
6.3.3. Méthode de capture des données
6.3.4. Méthodes d'acquisition des informations
6.3.5. Méthodes d'acquisition des connaissances

6.4. Représentation de la connaissance

6.4.1. L'importance de la représentation de la connaissance
6.4.2. Définition de la représentation des connaissances à travers leurs rôles
6.4.3. Caractéristiques de la représentation de la connaissance

6.5. Ontologies

6.5.1. Introduction aux Métadonnées
6.5.2. Concept philosophique d'ontologie
6.5.3. Concept informatique d'ontologie
6.5.4. Ontologies de domaine et ontologies de niveau supérieur
6.5.5. Comment construire une ontologie?

6.6. Langages ontologiques et logiciels pour la création d'ontologies

6.6.1. Triplés RDF, Turtle et N
6.6.2. RDF Schéma
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Introduction aux différents outils de création d'ontologies
6.6.6. Installation et utilisation de Protégé

6.7. Le web sémantique

6.7.1. L'état actuel et futur du web sémantique
6.7.2. Applications du web sémantique

6.8. Autres modèles de représentation de la connaissance

6.8.1. Vocabulaires
6.8.2. Vision globale
6.8.3. Taxonomies
6.8.4. Thésaurus
6.8.5. Folksonomies
6.8.6. Comparaison
6.8.7. Cartes mentales

6.9. Évaluation et intégration des représentations de la connaissance

6.9.1. Logique d'ordre zéro
6.9.2. Logique de premier ordre
6.9.3. Logique descriptive
6.9.4. Relations entre les différents types de logique
6.9.5. Prolog: programmation basée sur la logique du premier ordre

6.10. Raisonneurs sémantiques, systèmes à base de connaissances et systèmes experts

6.10.1. Concept de raisonneur
6.10.2. Application d’un raisonneur
6.10.3. Systèmes basés sur la connaissance
6.10.4. MYCIN, histoire des systèmes experts
6.10.5. Éléments et Architecture des Systèmes Experts
6.10.6. Création de Systèmes Experts

Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données

7.1. Introduction aux processus de découverte des connaissances et les concepts de base de l'apprentissage automatique

7.1.1. Concepts clés du processus de découverte de connaissances
7.1.2. Perspective historique du processus de découverte de connaissances
7.1.3. Étapes du processus de découverte de connaissances
7.1.4. Techniques utilisées dans les processus de découverte de connaissances
7.1.5. Caractéristiques des bons modèles d'apprentissage automatique
7.1.6. Types d'informations sur l'apprentissage automatique
7.1.7. Concepts de base de l'apprentissage
7.1.8. Concepts de base de l'apprentissage non supervisé

7.2. Exploration et prétraitement des données

7.2.1. Traitement des données
7.2.2. Traitement des données dans le flux d'analyse des données
7.2.3. Types de données
7.2.4. Transformations de données
7.2.5. Affichage et exploration des variables continues
7.2.6. Affichage et exploration des variables catégorielles
7.2.7. Mesures de corrélation
7.2.8. Représentations graphiques les plus courantes
7.2.9. Introduction à l'analyse multivariée et à la réduction des dimensions

7.3. Arbres de décision

7.3.1. Algorithme ID
7.3.2. Algorithme C
7.3.3. Surentraînement et taillage
7.3.4. Analyse des résultats

7.4. Évaluation des classificateurs

7.4.1. Matrices de confusion
7.4.2. Matrices d'évaluation numérique
7.4.3. Statistique de Kappa
7.4.4. La courbe ROC

7.5. Règles de classification

7.5.1. Mesures d'évaluation des règles
7.5.2. Introduction à la représentation graphique
7.5.3. Algorithme de superposition séquentielle

7.6. Réseaux neuronaux

7.6.1. Concepts de base
7.6.2. Réseaux neuronaux simples
7.6.3. Algorithme de Backpropagation
7.6.4. Introduction aux réseaux neuronaux récurrents

7.7. Méthodes bayésiennes

7.7.1. Concepts de base des probabilités
7.7.2. Théorème de Bayes
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Introduction aux réseaux bayésiens

7.8. Modèles de régression et de réponse continue

7.8.1. Régression linéaire simple
7.8.2. Régression linéaire multiple
7.8.3. Régression logistique
7.8.4. Arbres de régression
7.8.5. Introduction aux machines à vecteurs de support (SVM)
7.8.6. Mesures de qualité de l'ajustement

7.9. Clustering

7.9.1. Concepts de base
7.9.2. Clustering hiérarchique
7.9.3. Méthodes probabilistes
7.9.4. Algorithme EM
7.9.5. Méthode B-Cubed
7.9.6. Méthodes implicites

7.10. Exploration de textes et traitement du langage naturel (NLP)

7.10.1. Concepts de base
7.10.2. Création du corpus
7.10.3. Analyse descriptive
7.10.4. Introduction à l'analyse des sentiments

Module 8. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning

8.1. Apprentissage profond

8.1.1. Types d'apprentissage profond
8.1.2. Applications de l'apprentissage profond
8.1.3. Avantages et Inconvénients de l'apprentissage profond

8.2. Opérations

8.2.1. Somme
8.2.2. Produit
8.2.3. Transfert
8.3. Couches
8.3.1. Couche d'entrée
8.3.2. Couche cachée
8.3.3. Couche de sortie

8.4. Liaison des couches et opérations

8.4.1. Conception des architectures
8.4.2. Connexion entre les couches
8.4.3. Propagation vers l'avant

8.5. Construction du premier réseau neuronal

8.5.1. Conception du réseau
8.5.2. Établissement des poids
8.5.3. Entraînement du réseau

8.6. Entraîneur et optimiseur

8.6.1. Sélection de l'optimiseur
8.6.2. Établissement d'une fonction de perte
8.6.3. Établissement d'une métrique

8.7. Application des principes des réseaux neuronaux

8.7.1. Fonctions d'Activation
8.7.2. Propagation à rebours
8.7.3. Paramétrage

8.8. Des neurones biologiques aux neurones artificiels

8.8.1. Fonctionnement d'un neurone biologique
8.8.2. Transfert de connaissances aux neurones artificiels
8.8.3. Établissement de relations entre les deux

8.9. Mise en œuvre du MLP (Perceptron Multicouche) avec Keras

8.9.1. Définition de la structure du réseau
8.9.2. Compilation du modèle
8.9.3. Formation au modèle

8.10. Hyperparamètres de Fine tuning des Réseaux Neuronaux

8.10.1. Sélection de la fonction d'activation
8.10.2. Réglage du Learning Rate
8.10.3. Réglage des poids

Module 9. Entraînement des réseaux neuronaux profonds

9.1. Problèmes de gradient

9.1.1. Techniques d'optimisation du gradient
9.1.2. Gradients stochastiques
9.1.3. Techniques d'initialisation des poids

9.2. Réutilisation des couches pré-entraînées

9.2.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
9.2.2. Extraction de caractéristiques
9.2.3. Apprentissage profond

9.3. Optimisateurs

9.3.1. Optimiseurs stochastiques à descente de gradient
9.3.2. Optimiseurs Adam et RMSprop
9.3.3. Optimiseurs de moment

9.4. Programmation du taux d'apprentissage

9.4.1. Contrôle automatique du taux d'apprentissage
9.4.2. Cycles d'apprentissage
9.4.3. Termes de lissage

9.5. Surajustement

9.5.1. Validation croisée
9.5.2. Régularisation
9.5.3. Mesures d'évaluation

9.6. Lignes directrices pratiques

9.6.1. Conception de modèles
9.6.2. Sélection des métriques et des paramètres d'évaluation
9.6.3. Tests d'hypothèses

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
9.7.2. Extraction de caractéristiques
9.7.3. Apprentissage profond

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Transformation d’image
9.8.2. Génération de données synthétiques
9.8.3. Transformation de texte

9.9. Application pratique du Transfer Learning

9.9.1. Entraînement par transfert d'apprentissage
9.9.2. Extraction de caractéristiques
9.9.3. Apprentissage profond

9.10. Régularisation

9.10.1. L et L
9.10.2. Régularisation par entropie maximale
9.10.3. Dropout

Module 10. Personnaliser les modèles et l’entraînement avec TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Utilisation de la bibliothèque TensorFlow
10.1.2. Entraînement des modèles avec TensorFlow
10.1.3. Opérations avec les graphiques dans TensorFlow

10.2. TensorFlow et NumPy

10.2.1. Environnement de calcul NumPy pour TensorFlow
10.2.2. Utilisation des tableaux NumPy avec TensorFlow
10.2.3. Opérations NumPy pour les graphiques TensorFlow

10.3. Personnalisation des modèles et des algorithmes d'apprentissage

10.3.1. Construire des modèles personnalisés avec TensorFlow
10.3.2. Gestion des paramètres d'entraînement
10.3.3. Utilisation de techniques d'optimisation pour l'entraînement

10.4. Fonctions et graphiques TensorFlow

10.4.1. Fonctions avec TensorFlow
10.4.2. Utilisation des graphes pour l'apprentissage des modèles
10.4.3. Optimisation des graphes avec les opérations TensorFlow

10.5. Chargement des données et prétraitement avec TensorFlow

10.5.1. Chargement des données d'ensembles avec TensorFlow
10.5.2. Prétraitement des données avec TensorFlow
10.5.3. Utilisation des outils TensorFlow pour la manipulation des données

10.6. L'API tf.data

10.6.1. Utilisation de l'API tf.data pour le traitement des données
10.6.2. Construction des flux de données avec tf.data
10.6.3. Utilisation de l'API tf.data pour l’entrainement des modèles

10.7. Le format TFRecord

10.7.1. Utilisation de l'API TFRecord pour la sérialisation des données
10.7.2. Chargement de fichiers TFRecord avec TensorFlow
10.7.3. Utilisation des fichiers TFRecord pour l'entraînement des modèles

10.8. Couches de prétraitement Keras

10.8.1. Utilisation de l'API de prétraitement Keras
10.8.2. Construire un prétraitement en pipeline avec Keras
10.8.3. Utilisation de l'API de prétraitement Keras pour l’entrainement des modèles

10.9. Le projet TensorFlow Datasets

10.9.1. Utilisation de TensorFlow Datasets pour le chargement des données
10.9.2. Prétraitement des données avec TensorFlow Datasets
10.9.3. Utilisation de TensorFlow Datasets pour l’entrainement des modèles

10.10. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow

10.10.1. Application pratique
10.10.2. Construire une application de Deep Learning avec TensorFlow
10.10.3. Entraînement des modèles avec TensorFlow
10.10.4. Utilisation de l'application pour la prédiction des résultats

Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

11.1. L’Architecture Visual Cortex

11.1.1. Fonctions du cortex visuel
11.1.2. Théorie de la vision computationnelle
11.1.3. Modèles de traitement des images

11.2. Couches convolutives

11.2.1. Réutilisation des poids dans la convolution
11.2.2. Convolution D
11.2.3. Fonctions d'Activation

11.3. Couches de regroupement et implémentation des couches de regroupement avec Keras

11.3.1. Pooling et Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Types de Pooling

11.4. Architecture du CNN

11.4.1. Architecture du VGG
11.4.2. Architecture AlexNet
11.4.3. Architecture ResNet

11.5. Mise en œuvre d'un CNN ResNet à l'aide de Keras

11.5.1. Initialisation des poids
11.5.2. Définition de la couche d'entrée
11.5.3. Définition de la sortie

11.6. Utilisation de modèles Keras pré-entraînés

11.6.1. Caractéristiques des modèles pré-entraînés
11.6.2. Utilisations des modèles pré-entraînés
11.6.3. Avantages des modèles pré-entraînés

11.7. Modèles pré-entraînés pour l'apprentissage par transfert

11.7.1. Apprentissage par transfert
11.7.2. Processus d'apprentissage par transfert
11.7.3. Avantages de l'apprentissage par transfert

11.8. Classification et localisation en Deep Computer Vision

11.8.1. Classification des images
11.8.2. Localisation d'objets dans les images
11.8.3. Détection d'objets

11.9. Détection et suivi d'objets

11.9.1. Méthodes de détection d'objets
11.9.2. Algorithmes de suivi d'objets
11.9.3. Techniques de suivi et de localisation

11.10. Segmentation sémantique

11.10.1. Apprentissage profond pour la segmentation sémantique
11.10.2. Détection des bords
11.10.3. Méthodes de segmentation basées sur des règles

Module 12. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention

12.1. Génération de texte à l'aide de RRN 

12.1.1. Formation d'un RRN pour la génération de texte
12.1.2. Génération de langage naturel avec RRN 
12.1.3. Applications de génération de texte avec RRN 

12.2. Création d'ensembles de données d'entraînement

12.2.1. Préparation des données pour l'entraînement des RRN 
12.2.2. Stockage de l'ensemble de données de formation
12.2.3. Nettoyage et transformation des données
12.2.4. Analyse des Sentiments

12.3. Classement des opinions avec RRN 

12.3.1. Détection des problèmes dans les commentaires
12.3.2. Analyse des sentiments à l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond

12.4. Réseau encodeur-décodeur pour la traduction automatique neuronale

12.4.1. Formation d'un RRN pour la traduction automatique
12.4.2. Utilisation d'un réseau encoder-decoder pour la traduction automatique
12.4.3. Améliorer la précision de la traduction automatique avec les RRN 

12.5. Mécanismes de l’attention

12.5.1. Application de mécanismes de l’attention avec les RRN 
12.5.2. Utilisation de mécanismes d'attention pour améliorer la précision des modèles
12.5.3. Avantages des mécanismes d'attention dans les réseaux neuronaux

12.6. Modèles Transformers

12.6.1. Utilisation des modèles Transformers pour le traitement du langage naturel
12.6.2. Application des modèles Transformers pour la vision
12.6.3. Avantages des modèles Transformers

12.7. Transformers pour la vision

12.7.1. Utilisation des modèles Transformers pour la vision
12.7.2. Prétraitement des données d'imagerie
12.7.3. Entrainement de modèle Transformers pour la vision

12.8. Bibliothèque de Transformers de Hugging Face

12.8.1. Utilisation de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face
12.8.2. Application de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face
12.8.3. Avantages de la bibliothèque de Transformers de Hugging Face

12.9. Autres bibliothèques de Transformers. Comparaison

12.9.1. Comparaison entre les bibliothèques de Transformers
12.9.2. Utilisation de bibliothèques de Transformers
12.9.3. Avantages des bibliothèques de Transformers

12.10. Développement d’une Application NLP avec RRN et Attention Application pratique

12.10.1. Développer une application du traitement du langage naturel avec RRN et attention
12.10.2. Utilisation des RRN , des mécanismes de soins et des modèles Transformers dans l'application
12.10.3. Évaluation de l'application pratique

Module 13. Autoencodeurs, GAN et modèles de diffusion

13.1. Représentation des données efficaces

13.1.1. Réduction de la dimensionnalité
13.1.2. Apprentissage profond
13.1.3. Représentations compactes

13.2. Réalisation de PCA avec un codeur automatique linéaire incomplet

13.2.1. Processus d'apprentissage
13.2.2. Implémentation Python
13.2.3. Utilisation des données de test

13.3. Codeurs automatiques empilés

13.3.1. Réseaux neuronaux profonds
13.3.2. Construction d'architectures de codage
13.3.3. Utilisation de la régularisation

13.4. Auto-encodeurs convolutifs

13.4.1. Conception du modèle convolutionnels
13.4.2. Entrainement de modèles convolutionnels
13.4.3. Évaluation des résultats

13.5. Suppression du bruit des codeurs automatiques

13.5.1. Application de filtres
13.5.2. Conception de modèles de codage
13.5.3. Utilisation de techniques de régularisation

13.6. Codeurs automatiques dispersés

13.6.1. Augmentation de l'efficacité du codage
13.6.2. Minimiser le nombre de paramètres
13.6.3. Utiliser des techniques de régularisation

13.7. Codeurs automatiques variationnels

13.7.1. Utilisation de l'optimisation variationnelle
13.7.2. Apprentissage profond non supervisé
13.7.3. Représentations latentes profondes

13.8. Génération d'images MNIST à la mode

13.8.1. Reconnaissance des formes
13.8.2. Génération d'images
13.8.3. Entraînement des réseaux neuronaux profonds

13.9. Réseaux adversaires génératifs et modèles de diffusion

13.9.1. Génération de contenu à partir d'images
13.9.2. Modélisation des distributions de données
13.9.3. Utilisation de réseaux contradictoires

13.10. Mise en œuvre des modèles

13.10.1. Application Pratique
13.10.2. Implémentation des modèles
13.10.3. Utilisation de données réelles
13.10.4. Évaluation des résultats

Module 14. Informatique bio-inspirée

14.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée

14.1.1. Introduction à l'informatique bio-inspirée

14.2. Algorithmes d'adaptation sociale

14.2.1. Calcul basé sur des colonies de fourmis bio-inspirées
14.2.2. Variantes des algorithmes de colonies de fourmis
14.2.3. Informatique en nuage de particules

14.3. Algorithmes génétiques

14.3.1. Structure générale
14.3.2. Implantations des principaux opérateurs

14.4. Stratégies d'exploration-exploitation de l'espace pour les algorithmes génétiques

14.4.1. Algorithme CHC
14.4.2. Problèmes multimodaux

14.5. Modèles de calcul évolutif (I)

14.5.1. Stratégies évolutives
14.5.2. Programmation évolutive
14.5.3. Algorithmes basés sur l'évolution différentielle

14.6. Modèles de calcul évolutif (II)

14.6.1. Modèles d'évolution basés sur l'estimation des distributions (EDA)
14.6.2. Programmation génétique

14.7. Programmation évolutive appliquée aux problèmes d'apprentissage

14.7.1. Apprentissage basé sur des règles
14.7.2. Méthodes évolutionnaires dans les problèmes de sélection d'instances

14.8. Problèmes multi-objectifs

14.8.1. Concept de dominance
14.8.2. Application des algorithmes évolutionnaires aux problèmes multi-objectifs

14.9. Réseaux neuronaux (I)

14.9.1. Introduction aux réseaux neuronaux
14.9.2. Exemple pratique avec les réseaux neuronaux

14.10. Réseaux neuronaux (II)

14.10.1. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux dans la recherche médicale
14.10.2. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux en économie
14.10.3. Cas d'utilisation des réseaux neuronaux en vision artificielle

Module 15. Intelligence Artificielle Stratégies et applications

15.1. Services financiers

15.1.1. Les implications de l'intelligence artificielle (IA) dans les services financiers. Opportunités et défis
15.1.2. Cas d'utilisation
15.1.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.1.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.2. Implications de l'intelligence artificielle dans les services de santé

15.2.1. Implications de l'IA dans le secteur de la santé. Opportunités et défis
15.2.2. Cas d'utilisation

15.3. Risques liés à l'utilisation de l'IA dans les services de santé

15.3.1. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.3.2. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.4. Retail

15.4.1. Implications de l'IA dans le commerce de détail. Opportunités et défis
15.4.2. Cas d'utilisation
15.4.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.4.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.5. Industrie

15.5.1. Implications de l'IA dans l'industrie. Opportunités et défis
15.5.2. Cas d'utilisation

15.6. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA dans l'industrie

15.6.1. Cas d'utilisation
15.6.2. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.6.3. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.7. Administration publique

15.7.1. Implications de l'IA dans l’Administration publique. Opportunités et défis
15.7.2. Cas d'utilisation
15.7.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.7.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.8. Éducation

15.8.1. Implications de l'IA dans l'Éducation. Opportunités et défis
15.8.2. Cas d'utilisation
15.8.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.8.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.9. Sylviculture et agriculture

15.9.1. Implications de l'IA pour la foresterie et l'agriculture. Opportunités et défis
15.9.2. Cas d'utilisation
15.9.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.9.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

15.10. Ressources Humaines

15.10.1. Implications de l'IA pour les ressources humaines. Opportunités et défis
15.10.2. Cas d'utilisation
15.10.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
15.10.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

Module 16. Méthodes et outils d’IA pour la recherche clinique

16.1. Technologies et outils d’IA pour la recherche clinique

16.1.1. Utilisation de l’apprentissage automatique pour identifier des schémas dans les données cliniques
16.1.2. Développement d’algorithmes prédictifs pour les essais cliniques
16.1.3. Mise en œuvre de systèmes d’IA pour améliorer le recrutement des patients
16.1.4. Outils d’IA pour l’analyse en temps réel des données de recherche

16.2. Méthodes statistiques et algorithmes dans les essais cliniques

16.2.1. Application de techniques statistiques avancées pour l’analyse des données cliniques
16.2.2. Utilisation d’algorithmes pour la validation et la vérification des résultats des essais
16.2.3. Mise en œuvre de modèles de régression et de classification dans les essais cliniques
16.2.4. Analyse de grands ensembles de données à l’aide de méthodes statistiques informatiques

16.3. Conception d’expériences et analyse des résultats

16.3.1. Stratégies pour une conception efficace des essais cliniques à l’aide de l’IA
16.3.2. Techniques d’IA pour l’analyse et l’interprétation des données expérimentales
16.3.3. Optimisation des protocoles de recherche à l’aide de simulations d’IA
16.3.4. Évaluation de l’efficacité et de la sécurité des traitements à l’aide de modèles d’IA

16.4. Interprétation d’images médicales à l’aide de l’IA dans la recherche

16.4.1. Développement de systèmes d’IA pour la détection automatique de pathologies dans les images
16.4.2. Utilisation de l’apprentissage profond pour la classification et la segmentation des images médicales
16.4.3. Outils d’IA pour améliorer la précision des diagnostics par imagerie
16.4.4. Analyse des images radiologiques et de résonance magnétique par l’IA

16.5. Analyse des données cliniques et biomédicales 

16.5.1. IA dans le traitement et l’analyse des données génomiques et protéomiques 
16.5.2. Outils pour l’analyse intégrée des données cliniques et biomédicales 
16.5.3. Utilisation de l’IA pour identifier les biomarqueurs dans la recherche clinique 
16.5.4. Analyse prédictive des résultats cliniques sur la base de données biomédicales

16.6. Visualisation avancée des données dans la recherche clinique 

16.6.1. Développement d’outils de visualisation interactifs pour les données cliniques 
16.6.2. Utilisation de l’IA dans la création de représentations graphiques de données complexes 
16.6.3. Techniques de visualisation pour faciliter l’interprétation des résultats de la recherche 
16.6.4. Outils de réalité augmentée et virtuelle pour la visualisation de données biomédicales 

16.7. Traitement du langage naturel dans la documentation scientifique et clinique 

16.7.1. Application du traitement du langage naturel pour l’analyse de la littérature scientifique et des dossiers cliniques 
16.7.2. Outils d’IA pour l’extraction d’informations pertinentes à partir de textes médicaux 
16.7.3. Systèmes d’IA pour résumer et catégoriser les publications scientifiques 
16.7.4. Utilisation du NLP pour identifier les tendances et les modèles dans la documentation clinique 

16.8. Traitement de données hétérogènes dans la recherche clinique 

16.8.1. Techniques d’IA pour l’intégration et l’analyse de données provenant de diverses sources cliniques 
16.8.2. Outils pour le traitement des données cliniques non structurées 
16.8.3. Systèmes d’IA pour la corrélation des données cliniques et démographiques 
16.8.4. Analyse des données multidimensionnelles en vue d’obtenir des informations cliniques 

16.9. Applications des réseaux neuronaux dans la recherche biomédicale 

16.9.1. Utilisation des réseaux neuronaux pour la modélisation des maladies et la prédiction des traitements 
16.9.2. Mise en œuvre de réseaux neuronaux dans la classification des maladies génétiques 
16.9.3. Développement de systèmes de diagnostic basés sur les réseaux neuronaux 
16.9.4. Application des réseaux neuronaux à la personnalisation des traitements médicaux 

16.10. Modélisation prédictive et son impact sur la recherche clinique 

16.10.1. Développement de modèles prédictifs pour l’anticipation des résultats cliniques 
16.10.2. Utilisation de l’IA dans la prédiction des effets secondaires et des réactions indésirables 
16.10.3. Mise en œuvre de modèles prédictifs dans l’optimisation des essais cliniques 
16.10.4. Analyse des risques dans les traitements médicaux à l’aide de la modélisation prédictive

Module 17. Recherche biomédicale avec l’IA

17.1. Conception et mise en œuvre d’études observationnelles sur l’IA

17.1.1. Mise en œuvre de l’IA pour la sélection et la segmentation des populations dans les études
17.1.2. Utilisation d’algorithmes pour le suivi en temps réel des données d’études d’observation
17.1.3. Outils d’IA pour l’identification de modèles et de corrélations dans les études d’observation
17.1.4. Automatisation du processus de collecte et d’analyse des données dans les études d’observation

17.2. Validation et étalonnage des modèles en recherche clinique

17.2.1. Techniques d’IA pour garantir la précision et la fiabilité des modèles cliniques
17.2.2. Utilisation de l’IA dans l’étalonnage des modèles prédictifs en recherche clinique
17.2.3. Méthodes de validation croisée appliquées aux modèles cliniques par l’IA
17.2.4. Outils d’IA pour évaluer la généralisation des modèles cliniques

17.3. Méthodes d’intégration de données hétérogènes dans la recherche clinique

17.3.1. Techniques d’IA pour combiner les données cliniques, génomiques et environnementales
17.3.2. Utilisation d’algorithmes pour traiter et analyser des données cliniques non structurées
17.3.3. Outils d’IA pour la normalisation et la standardisation des données cliniques
17.3.4. Systèmes d’IA pour la mise en corrélation de différents types de données de recherche

17.4. Intégration de données biomédicales multidisciplinaires

17.4.1. Systèmes d’IA pour combiner des données provenant de différentes disciplines biomédicales
17.4.2. Algorithmes pour l’analyse intégrée des données cliniques et de laboratoire
17.4.3. Outils d’IA pour la visualisation de données biomédicales complexes
17.4.4. Utiliser l’IA pour créer des modèles de santé holistiques à partir de données multidisciplinaires

17.5. Algorithmes d’apprentissage profond dans l’analyse des données biomédicales

17.5.1. Mise en œuvre de réseaux neuronaux dans l’analyse de données génétiques et protéomiques
17.5.2. Utiliser l’apprentissage profond pour identifier des modèles dans les données biomédicales
17.5.3. Développer des modèles prédictifs en médecine de précision grâce à l’apprentissage profond
17.5.4. Application de l’IA à l’analyse d’images biomédicales avancées

17.6. Optimisation des processus de recherche grâce à l’automatisation

17.6.1. Automatisation des routines de laboratoire à l’aide de systèmes d’intelligence artificielle
17.6.2. Utilisation de l’IA pour une gestion efficace des ressources et du temps dans la recherche
17.6.3. Outils d’IA pour optimiser les flux de recherche clinique
17.6.4. Systèmes automatisés de suivi et de compte rendu des progrès de la recherche

17.7. Simulation et modélisation informatique en médecine avec l’IA

17.7.1. Développement de modèles informatiques pour simuler des scénarios cliniques
17.7.2. Utilisation de l’IA pour la simulation des interactions moléculaires et cellulaires
17.7.3. Outils d’IA pour la modélisation prédictive des maladies
17.7.4. Application de l’IA à la simulation des effets des médicaments et des traitements

17.8. Utilisation de la réalité virtuelle et augmentée dans les études cliniques

17.8.1. Mise en œuvre de la réalité virtuelle pour la formation et la simulation en médecine
17.8.2. Utilisation de la réalité augmentée dans les procédures chirurgicales et les diagnostics
17.8.3. Outils de réalité virtuelle pour les études comportementales et psychologiques
17.8.4. Application des technologies immersives à la réadaptation et à la thérapie

17.9. Outils d’exploration de données appliqués à la recherche biomédicale

17.9.1. Utilisation de techniques d’exploration de données pour extraire des connaissances des bases de données biomédicales
17.9.2. Mise en œuvre d’algorithmes d’IA pour découvrir des modèles dans les données cliniques
17.9.3. Outils d’IA pour l’identification des tendances dans les grands ensembles de données
17.9.4. Application de l’exploration de données à la génération d’hypothèses de recherche

17.10. Développement et validation de biomarqueurs grâce à l’intelligence artificielle

17.10.1. Utilisation de l’IA pour l’identification et la caractérisation de nouveaux biomarqueurs
17.10.2. Mise en œuvre de modèles d’IA pour la validation des biomarqueurs dans les études cliniques
17.10.3. Outils d’IA pour corréler les biomarqueurs avec les résultats cliniques
17.10.4. Application de l’IA dans l’analyse des biomarqueurs pour la médecine personnalisée

Module 18. Application pratique de l’IA dans la recherche clinique

18.1. Technologies de séquençage génomique et analyse des données par l’IA

18.1.1. L’IA au service d’une analyse rapide et précise des séquences génétiques
18.1.2. Mise en œuvre d’algorithmes d’apprentissage automatique dans l’interprétation des données génomiques
18.1.3. Outils d’IA pour identifier les variantes génétiques et les mutations
18.1.4. Application de l’IA à la corrélation génomique avec les maladies et les caractères

18.2. L’IA dans l’analyse d’images biomédicales

18.2.1. Développement de systèmes d’IA pour la détection d’anomalies dans les images médicales
18.2.2. Utilisation de l’apprentissage profond dans l’interprétation des radiographies, de l’IRM et des tomodensitogrammes
18.2.3. Outils d’IA pour améliorer la précision de l’imagerie diagnostique
18.2.4. Mise en œuvre de l’IA dans la classification et la segmentation des images biomédicales

18.3. Robotique et automatisation dans les laboratoires cliniques

18.3.1. Utilisation de robots pour l’automatisation des tests et des processus dans les laboratoires
18.3.2. Mise en place de systèmes automatisés pour la gestion des échantillons biologiques
18.3.3. Développer des technologies robotiques pour améliorer l’efficacité et la précision des analyses cliniques
18.3.4. Application de l’IA à l’optimisation des flux de travail en laboratoire

18.4. L’IA dans la personnalisation des thérapies et la médecine de précision

18.4.1. Développer des modèles d’IA pour la personnalisation des traitements médicaux
18.4.2. Utilisation d’algorithmes prédictifs dans la sélection de thérapies basées sur le profil génétique
18.4.3. Outils d’IA pour l’adaptation des doses et des combinaisons de médicaments
18.4.4. Application de l’IA à l’identification de traitements efficaces pour des groupes spécifiques

18.5. Innovations en matière de diagnostics assistés par l’IA

18.5.1. Mise en œuvre de systèmes d’IA pour des diagnostics rapides et précis
18.5.2. Utilisation de l’IA pour l’identification précoce des maladies grâce à l’analyse des données
18.5.3. Développement d’outils d’IA pour l’interprétation des tests cliniques
18.5.4. Application de l’IA à la combinaison de données cliniques et biomédicales pour des diagnostics complets

18.6. Applications de l’IA dans les études sur le microbiome et la microbiologie

18.6.1. Utilisation de l’IA dans l’analyse et la cartographie du microbiome humain
18.6.2. Mise en œuvre d’algorithmes pour étudier la relation entre le microbiome et les maladies
18.6.3. Outils d’IA pour l’identification de modèles dans les études microbiologiques
18.6.4. Application de l’IA à la recherche sur les thérapies basées sur le microbiome

18.7. Appareils portatifs et télésurveillance dans les essais cliniques

18.7.1. Développement de dispositifs portables dotés d’une intelligence artificielle pour une surveillance continue de la santé
18.7.2. Utilisation de l’IA dans l’interprétation des données collectées par les wearables
18.7.3. Mise en œuvre de systèmes de télésurveillance dans les essais cliniques
18.7.4. Application de l’IA à la prédiction d’événements cliniques à l’aide de données portables

18.8. L’IA dans la gestion des essais cliniques

18.8.1. Utilisation de systèmes d’IA pour l’optimisation de la gestion des essais cliniques
18.8.2. Mise en œuvre de l’IA dans la sélection et le suivi des participants
18.8.3. Outils d’IA pour l’analyse des données et des résultats des essais cliniques
18.8.4. Application de l’IA à l’amélioration de l’efficacité des essais et à la réduction de leurs coûts

18.9. Développement de vaccins et de traitements assistés par l’IA

18.9.1. Utilisation de l’IA pour accélérer le développement de vaccins
18.9.2. Mise en œuvre de modèles prédictifs pour l’identification de traitements potentiels
18.9.3. Des outils d’IA pour simuler les réactions aux vaccins et aux médicaments
18.9.4. Application de l’IA à la personnalisation des vaccins et des thérapies

18.10. Applications de l’IA à l’immunologie et à l’étude des réponses immunitaires

18.10.1. Développer des modèles d’IA pour comprendre les mécanismes immunologiques
18.10.2. L’utilisation de l’IA pour identifier des schémas dans les réponses immunitaires
18.10.3. Mise en œuvre de l’IA dans la recherche sur les maladies auto-immunes
18.10.4. Application de l’IA à la conception d’immunothérapies personnalisées

Module 19. L’analyse des données massives et l’apprentissage automatique dans la recherche clinique

19.1. Le Big Data dans la recherche clinique: concepts et outils

19.1.1. L’explosion des données dans le domaine de la recherche clinique
19.1.2. Le concept de Big Data et les principaux outils
19.1.3. Applications du Big Data dans la recherche clinique

19.2. Exploration de données dans les dossiers cliniques et biomédicaux

19.2.1. Principales méthodologies d’exploration de données
19.2.2. Intégration des données des dossiers cliniques et biomédicaux
19.2.3. Détection de modèles et d’anomalies dans les dossiers cliniques et biomédicaux

19.3. Algorithmes d’apprentissage automatique dans la recherche biomédicale

19.3.1. Techniques de classification dans la recherche biomédicale
19.3.2. Techniques de régression dans la recherche biomédicale
19.3.4. Techniques non supervisées dans la recherche biomédicale

19.4. Techniques analytiques prédictives en recherche clinique

19.4.1. Techniques de classification en recherche clinique
19.4.2. Techniques de régression en recherche clinique
19.4.3. L’apprentissage profond dans la recherche clinique

19.5. Modèles d’IA en épidémiologie et en santé publique

19.5.1. Techniques de classification pour l’épidémiologie et la santé publique
19.5.2. Techniques de régression pour l’épidémiologie et la santé publique
19.5.3. Techniques non supervisées pour l’épidémiologie et la santé publique

19.6. Analyse des réseaux biologiques et des schémas pathologiques

19.6.1. Exploration des interactions dans les réseaux biologiques pour l’identification de schémas pathologiques
19.6.2. Intégration des données omiques dans l’analyse des réseaux pour caractériser les complexités biologiques
19.6.3. Application d’algorithmes d’apprentissage automatique pour la découverte de modèles de maladies

19.7. Développement d’outils pour le pronostic clinique

19.7.1. Création d’outils innovants pour les pronostics cliniques basés sur des données multidimensionnelles
19.7.2. Intégration des variables cliniques et moléculaires dans le développement d’outils pronostiques
19.7.3. Évaluer l’efficacité des outils de pronostic dans différents contextes cliniques

19.8. Visualisation et communication avancées de données complexes

19.8.1. Utilisation de techniques de visualisation avancées pour représenter des données biomédicales complexes
19.8.2. Développer des stratégies de communication efficaces pour présenter les résultats des Analyses complexes
19.8.3. Mise en œuvre d’outils d’interactivité dans les visualisations pour améliorer la compréhension

19.9. Sécurité des données et défis de la gestion du Big Data

19.9.1. Relever les défis de la sécurité des données dans le contexte du Big Data biomédical
19.9.2. Stratégies de protection de la vie privée dans la gestion de grands ensembles de données biomédicales
19.9.3. Mettre en œuvre des mesures de sécurité pour atténuer les risques liés au traitement des données sensibles

19.10. Applications pratiques et études de cas dans le domaine des Big Data biomédicales 

19.10.1. Explorer les réussites dans la mise en œuvre du Big Data biomédical dans la recherche clinique
19.10.2. Développer des stratégies pratiques pour l’application du Big Data dans la prise de décision clinique
19.10.3. Évaluation de l’impact et enseignements tirés d’études de cas dans le domaine biomédical

Module 20. Aspects éthiques, juridiques et futurs de l'IA en Recherche Clinique

20.1. Éthique dans l’application de l’IA à la recherche clinique

20.1.1. Analyse éthique de la prise de décision assistée par l’IA dans le cadre de la recherche clinique
20.1.2. Éthique dans l’utilisation d’algorithmes d’IA pour la sélection des participants aux études cliniques
20.1.3. Considérations éthiques dans l’interprétation des résultats générés par les systèmes d’intelligence artificielle dans la recherche clinique

20.2. Considérations juridiques et réglementaires relatives à l’IA biomédicale

20.2.1. Analyse des réglementations juridiques relatives au développement et à l’application des technologies de l’IA dans le domaine biomédical
20.2.2. Évaluation de la conformité aux réglementations spécifiques pour garantir la sécurité et l’efficacité des solutions basées sur l’IA
20.2.3. Relever les nouveaux défis réglementaires liés à l’utilisation de l’IA dans la recherche biomédicale

20.3. Consentement éclairé et questions éthiques dans l’utilisation des données cliniques

20.3.1. Développer des stratégies pour garantir un consentement éclairé efficace dans les projets impliquant l’IA
20.3.2. Éthique de la collecte et de l’utilisation de données cliniques sensibles dans le contexte de la recherche pilotée par l’IA
20.3.3. Aborder les questions éthiques liées à la propriété et à l’accès aux données cliniques dans les projets de recherche

20.4. IA et responsabilité dans la recherche clinique

20.4.1. Évaluation de la responsabilité éthique et juridique dans la mise en œuvre de systèmes d’intelligence artificielle dans les protocoles de recherche clinique
20.4.2. Élaborer des stratégies pour faire face aux éventuelles conséquences négatives de l’application de l’IA à la recherche biomédicale
20.4.3. Considérations éthiques sur la participation active de l’IA à la prise de décision en matière de recherche clinique

20.5. Impact de l’IA sur l’équité et l’accès aux soins de santé

20.5.1. Évaluer l’impact des solutions d’IA sur l’équité dans la participation aux essais cliniques
20.5.2. Développer des stratégies pour améliorer l’accès aux technologies de l’IA dans les milieux cliniques divers
20.5.3. Éthique dans la répartition des bénéfices et des risques liés à l’application de l’IA dans les soins de santé

20.6. Vie privée et protection des données dans les projets de recherche

20.6.1. Garantir la protection de la vie privée des participants aux projets de recherche impliquant l’utilisation de l’IA
20.6.2. Développer des politiques et des pratiques pour la protection des données dans la recherche biomédicale
20.6.3. Relever les défis spécifiques en matière de protection de la vie privée et de sécurité dans le cadre du traitement des données sensibles en milieu clinique

20.7. IA et durabilité dans la recherche biomédicale

20.7.1. Évaluation de l’impact environnemental et des ressources associées à la mise en œuvre de l’IA dans la recherche biomédicale
20.7.2. Développer des pratiques durables pour l’intégration des technologies de l’IA dans les projets de recherche clinique
20.7.3. Éthique de la gestion des ressources et durabilité dans l’adoption de l’IA dans la recherche biomédicale

20.8. Vérification et explicabilité des modèles d’IA dans le contexte clinique 

20.8.1. Élaboration de protocoles d’audit pour évaluer la fiabilité et la précision des modèles d’IA dans la recherche clinique
20.8.2. Éthique dans l’explicabilité des algorithmes pour en assurer la Compréhension des décisions prises par les systèmes d’IA dans des contextes cliniques
20.8.3 Relever les défis éthiques liés à l’interprétation des résultats des modèles d’IA dans la recherche biomédicale 

20.9. Innovation et esprit d’entreprise dans le domaine de l’IA clinique 

20.9.1. L’éthique dans l’innovation responsable lors du développement de solutions d’IA pour des applications cliniques
20.9.2. Développer des stratégies commerciales éthiques dans le domaine de l’IA clinique+
20.9.3. Considérations éthiques dans la commercialisation et l’adoption de solutions d’IA dans le secteur clinique

20.10. Considérations éthiques dans la collaboration internationale en matière de recherche clinique

20.10.1. Élaboration d’accords éthiques et juridiques pour la collaboration internationale dans le cadre de projets de recherche pilotés par l’IA
20.10.2. Éthique de la participation multi-institutionnelle et multi-pays à la recherche clinique avec les technologies de l’IA
20.10.3. Relever les nouveaux défis éthiques liés à la collaboration mondiale en matière de recherche biomédica

 

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