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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 computationnel
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. Vocabulaire
1.5.2. Taxonomie
1.5.3. Thésaurus
1.5.4. Ontologies
1.5.5. Représentation des connaissances: 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. Intégrations: 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. Créer 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, inférentielles statistiques
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. Quantitatif: données continues et données discrètes 
2.2.1.2. Qualitatif: 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. Design 
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 en 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 supervisés 

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

3.9. Modèles supervisés

3.9.1. Modèles supervisés
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. Perspective
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 en Intelligence Artificielle

5.1. Introduction aux stratégies de Design 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 fusion (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 d'ontologie et logiciels de création d'ontologies

6.6.1. Triplés RDF, Turtle et N
6.6.2. RDF Schema
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 du 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. Vocabulaire
6.8.2. Vision globale
6.8.3. Taxonomie
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 à les 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 hiérarché
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. Design 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. Design 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 de 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 de 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. Design 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 de 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 graphes dans TensorFlow

10.2. TensorFlow et NumPy

10.2.1. Environnement de calcul NumPy pour TensorFlow
10.2.2. Utilisation des arrays NumPy avec TensorFlow
10.2.3. Opérations NumPy pour les graphes 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 tfdata

10.6.1. Utilisation de l'API tfdata pour le traitement des données
10.6.2. Construction des flux de données avec tfdata
10.6.3. Utilisation de l'API tfdata 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 pipelined 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. Construction d'une application de Deep Learning
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 RNN

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

12.2. Création d'ensembles de données d'entraînement

12.2.1. Préparation des données pour l'entraînement des RNN
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 RNN

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 RNN 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 RNN

12.5. Mécanismes de l’attention

12.5.1. Application de mécanismes de l’attention avec les RNN
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 d’un 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 bibliothèque de Transformers

12.10. Développement d'une Application NLP avec RNN et l’Atention Application Pratique

12.10.1. Développer une application du traitement du langage naturel à l'aide de RNN et de l'attention
12.10.2. Utilisation des RNN, 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. Design 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. Design 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 de Réseaux neuronaux profonds

13.9. Réseaux adversatifs 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. Implémentation 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

1.8. 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 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. Modèles Linguistiques et Application de l'AI

16.1. Les modèles linguistiques classiques et leur pertinence pour l'IA

16.1.1. Grammaire générative et transformationnelle
16.1.2. Théorie linguistique structurelle
16.1.3. Théorie de la grammaire formelle
16.1.4. Applications des modèles classiques en IA

16.2. Modèles probabilistes en linguistique et leurs applications en IA

16.2.1. Modèles de Markov cachés (HMM)
16.2.2. Modèles statistiques de langage
16.2.3. Algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé
16.2.4. Applications dans le domaine de la reconnaissance vocale et du traitement de texte

16.3. Modèles basés sur des règles et leur mise en œuvre dans l'IA. GPT

16.3.1. Grammaires formelles et systèmes de règles
16.3.2. Représentation des connaissances et logique computationnelle
16.3.3. Systèmes experts et moteurs d'inférence
16.3.4. Applications dans les systèmes de dialogue et les assistants virtuels

16.4. Modèles d'apprentissage profond en linguistique et leur utilisation en IA

16.4.1. Réseaux neuronaux convolutifs pour le traitement du texte
16.4.2. Réseaux neuronaux récurrents et LSTM pour la modélisation de séquences
16.4.3. Modèles d'assistance et transformateurs. APERTIUM
16.4.4. Applications dans le domaine de la traduction automatique, de la génération de textes et de l'analyse des sentiments

16.5. Représentations linguistiques distribuées et leur impact sur l'IA

16.5.1. Word embeddings et modèles d'espace vectoriel
16.5.2. Représentations distribuées de phrases et de documents
16.5.3. Modèles de sacs de mots et modèles de langage continu
16.5.4. Applications en recherche d'information, clustering de documents et recommandation de contenu

16.6. Modèles de traduction automatique et leur évolution dans l'IA. Lilt

16.6.1. Modèles de traduction statistiques et à base de règles
16.6.2. Progrès de la traduction automatique neuronale
16.6.3. Approches hybrides et modèles multilingues
16.6.4. Applications dans les services de traduction et de localisation de contenu en ligne

16.7. Modèles d'analyse des sentiments et leur utilité en IA

16.7.1. Méthodes de classification des sentiments
16.7.2. Détection des émotions dans le texte
16.7.3. Analyse des avis et commentaires des utilisateurs
16.7.4. Applications dans les réseaux sociaux, analyse des avis sur les produits et service à la clientèle

16.8. Modèles de génération de langage et leur application dans l'IA. TransPerfect Globallink

16.8.1. Modèles autorégressifs de génération de texte
16.8.2. Génération de textes conditionnés et contrôlés
16.8.3. Modèles de génération de langage naturel basés sur GPT
16.8.4. Applications en dactylographie automatique, résumé de texte et conversation intelligente

16.9. Modèles de reconnaissance vocale et leur intégration dans l'IA

16.9.1. Méthodes d'extraction de caractéristiques audio
16.9.2. Modèles de reconnaissance vocale basés sur des réseaux neuronaux
16.9.3. Amélioration de la précision et de la robustesse de la reconnaissance vocale
16.9.4. Applications dans les assistants virtuels, les systèmes de transcription et la commande d'appareils à commande vocale

16.10. Défis et avenir des modèles linguistiques dans l'IA

16.10.1. Défis en matière de compréhension du langage naturel
16.10.2. Limites et biais des modèles linguistiques actuels
16.10.3. Recherche et tendances futures dans la modélisation linguistique de l'IA
16.10.4. Impact sur les applications futures telles que l'intelligence artificielle générale (AGI) et la compréhension du langage humain. SmartCAt

Module 17. IA et Traduction en Temps Réel

17.1. Introduction à la traduction en temps réel avec l'IA

17.1.1. Définition et concepts de base
17.1.2. Importance et applications dans différents contextes
17.1.3. Défis et opportunités
17.1.4. Des outils tels que Fluently ou Voice Tra

17.2. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle dans la traduction

17.2.1. Brève introduction à l'Intelligence Artificielle
17.2.2. Applications spécifiques en traduction
17.2.3. Modèles et algorithmes pertinents

17.3. Outils de traduction en temps réel basés sur l'IA

17.3.1. Description des principaux outils disponibles
17.3.2. Comparaison des fonctionnalités et des caractéristiques
17.3.3. Cas d'utilisation et exemples pratiques

17.4. Modèles de traduction automatique neuronale (NMT). Nuage de langues SDL

17.4.1. Principes et fonctionnement des modèles NMT
17.4.2. Avantages par rapport aux approches traditionnelles
17.4.3. Développement et évolution des modèles de NMT

17.5. Traitement du Langage Naturel (NLP) dans la traduction en temps réel. SayHi TRanslate

17.5.1. Concepts de base du NLP relatifs à la traduction
17.5.2. Techniques de prétraitement et de post-traitement
17.5.3. Amélioration de la cohérence et de la cohésion du texte traduit

17.6. Modèles de traduction multilingues et multimodaux

17.6.1. Modèles de traduction prenant en charge plusieurs langues
17.6.2. Intégration de modalités telles que le texte, la voix et les images
17.6.3. Défis et considérations en matière de traduction multilingue et multimodale

17.7. Évaluation de la qualité de la traduction en temps réel avec l'IA

17.7.1. Mesures d'évaluation de la qualité de la traduction
17.7.2. Méthodes d'évaluation automatique et humaine. iTranslate Voice
17.7.3. Stratégies d'amélioration de la qualité des traductions

17.8. Intégration des outils de traduction en temps réel dans les environnements professionnels

17.8.1. Utilisation d'outils de traduction dans le travail quotidien
17.8.2. Intégration aux systèmes de gestion de contenu et de localisation
17.8.3. Adaptation des outils aux besoins spécifiques des utilisateurs

17.9. Défis éthiques et sociaux de la traduction en temps réel avec l'IA

17.9.1. Biais et discrimination dans la traduction automatique
17.9.2. Confidentialité et sécurité des données des utilisateurs
17.9.3. Impact sur la diversité linguistique et culturelle

17.10. Avenir de la traduction en temps réel basée sur l'IA. Applingua

17.10.1. Tendances émergentes et développements technologiques
17.10.2. Perspectives d'avenir et applications innovantes possibles
17.10.3. Implications pour la communication globale et l'accessibilité linguistique

Module 18. Outils et Plateformes de Traduction Assistée par l'IA

18.1. Introduction aux outils et plateformes de traduction assistée par l'IA

18.1.1. Définition et concepts de base
18.1.2. Brève Histoire et évolution
18.1.3. Importance et avantages pour la traduction professionnelle

18.2. Principaux outils de traduction assistée par IA

18.2.1. Description et fonctionnalités des principaux outils du marché
18.2.2. Comparaison des caractéristiques et des prix
18.2.3. Cas d'utilisation et exemples pratiques

18.3. Plateformes de traduction assistée par l'IA dans le domaine professionnel. Wordfast

18.3.1. Description des plateformes de traduction assistée les plus populaires
18.3.2. Fonctionnalités spécifiques pour les équipes de traduction et les agences
18.3.3. Intégration avec d'autres systèmes et outils de gestion de projet

18.4. Modèles de traduction automatique mis en œuvre dans les outils TAIA

18.4.1. Modèles de traduction statistique
18.4.2. Modèles neuronaux de traduction
18.4.3. Progrès de la Traduction Automatique Neurale (TAN) et son impact sur les outils TAIA

18.5. Intégration des ressources linguistiques et des bases de données dans les outils TAIA

18.5.1. Utilisation de corpus et de bases de données linguistiques pour améliorer la précision des traductions
18.5.2. Intégration de dictionnaires et glossaires spécialisés
18.5.3. Importance du contexte et de la terminologie spécifique dans la traduction assistée par l'IA

18.6. Interface utilisateur et expérience utilisateur dans les outils de TAIA

18.6.1. Design et facilité d'utilisation des interfaces utilisateurs
18.6.2. Personnalisation et paramétrage des préférences
18.6.3. Accessibilité et support multilingue sur les plateformes TAIA

18.7. Évaluation de la qualité de la traduction assistée par IA

18.7.1. Mesures d'évaluation de la qualité de la traduction
18.7.2. Évaluation automatisée vs. évaluation humaine
18.7.3. Stratégies d'amélioration de la qualité de la traduction assistée par IA

18.8. Intégration des outils TAIA dans le flux de travail du traducteur

18.8.1. Intégration des outils de TAIA dans le processus de traduction
18.8.2. Optimiser le flux de travail et augmenter la productivité
18.8.3. Collaboration et travail d'équipe dans les environnements de traduction assistée par IA

18.9. Défis éthiques et sociaux liés à l'utilisation des outils de TAIA

18.9.1. Biais et discrimination dans la traduction automatique
18.9.2. Confidentialité et sécurité des données des utilisateurs
18.9.3. Impact sur la profession de traducteur et sur la diversité linguistique et culturelle

18.10. Avenir des outils et plateformes de traduction assistée par IA.Wordbee

18.10.1. Tendances émergentes et développements technologiques
18.10.2. Perspectives d'avenir et applications innovantes possibles
18.10.3. Implications pour la formation et le développement professionnel dans le domaine de la traduction

Module 19. Intégration des Technologies de Reconnaissance Vocale dans l'Interprétation Automatique

19.1. Introduction à l'intégration des technologies de reconnaissance vocale dans l'interprétation automatique

19.1.1. Définition et concepts de base
19.1.2. Brève histoire et évolution. Kaldi
19.1.3. Importance et avantages dans le domaine de l'interprétation

19.2. Principes de la reconnaissance vocale pour l'interprétation automatique

19.2.1. Fonctionnement de la reconnaissance vocale
19.2.2. Technologies et algorithmes utilisés
19.2.3. Types de systèmes de reconnaissance vocale

19.3. Développement et amélioration des technologies de reconnaissance vocale

19.3.1. Développements technologiques récents. Reconnaissance de la parole
19.3.2. Amélioration de la précision et de la vitesse
19.3.3. Adaptation à différents accents et dialectes

19.4. Plateformes de reconnaissance vocale et outils d'interprétation automatique

19.4.1. Description des principales plates-formes et outils disponibles
19.4.2. Comparaison des fonctionnalités et des caractéristiques
19.4.3. Cas d'utilisation et exemples pratiques. Speechmatics

19.5. Intégration des technologies de reconnaissance vocale dans les systèmes d'interprétation automatique

19.5.1. Design et mise en œuvre de systèmes d'interprétation automatique avec reconnaissance vocale
19.5.2. Adaptation à différents environnements et situations d'interprétation
19.5.3. Considérations techniques et d'infrastructure

19.6. Optimisation de l'expérience de l'utilisateur dans l'interprétation automatique avec reconnaissance vocale

19.6.1. Design d'interfaces utilisateur intuitives et conviviales
19.6.2. Personnalisation et configuration des préférences. OTTER.ai
19.6.3. Accessibilité et soutien multilingue dans les systèmes d'interprétation automatique

19.7. Évaluation de la qualité de l'interprétation automatique avec reconnaissance vocale

19.7.1. Mesures d'évaluation de la qualité de l'interprétation
19.7.2. Évaluation automatisée vs. évaluation humaine
19.7.3. Stratégies d'amélioration de la qualité de l'interprétation automatique avec reconnaissance vocale

19.8. Défis éthiques et sociaux liés à l'utilisation des technologies de reconnaissance vocale dans l'interprétation automatique

19.8.1. Confidentialité et sécurité des données des utilisateurs
19.8.2. Biais et discrimination dans la reconnaissance vocale
19.8.3. Impact sur la profession d'interprète et sur la diversité linguistique et culturelle

19.9. Applications spécifiques de l'interprétation automatique avec reconnaissance vocale

19.9.1. Interprétation en temps réel dans les environnements professionnels et commerciaux
19.9.2. Interprétation à distance et par téléphone avec reconnaissance vocale
19.9.3. Interprétation lors de manifestations et de conférences internationales

19.10. Avenir de l'intégration des technologies de reconnaissance vocale dans l'interprétation automatique

19.10.1. Tendances émergentes et développements technologiques. CMU Sphinx
19.10.2. Perspectives d'avenir et applications innovantes possibles
19.10.3. Implications pour la communication mondiale et l'élimination des barrières linguistiques

Module 20. Design d'Interfaces et de Chatbots Multilingues à l'aide d'outils d'IA

20.1. Principes fondamentaux des interfaces multilingues

20.1.1. Principes de Design pour le multilinguisme: utilisabilité et accessibilité avec IA
20.1.2. Technologies clés: utilisation de TensorFlow et PyTorch pour le développement d'interfaces
20.1.3. Études de cas: analyse d'interfaces réussies utilisant l'IA

20.2. Introduction aux chatbots d'IA

20.2.1. Évolution des chatbots: du simple au piloté par l'IA
20.2.2. Comparaison des chatbots: règles vs. modèles pilotés par l'IA
20.2.3. Composants des chatbots alimentés par l'IA: utilisation de Natural Language Understanding (NLU)

20.3. Architectures des chatbots multilingues alimentés par l'IA

20.3.1. Design d'architectures évolutives avec IBM Watson
20.3.2. Intégration des chatbots dans les plateformes avec Microsoft Bot Framework
20.3.3. Mise à niveau et maintenance avec des outils d'IA

20.4. Traitement du Langage Naturel (TLN) pour les chatbots

20.4.1. Analyse syntaxique et sémantique avec Google BERT
20.4.2. Formation de modèles de langage avec OpenAI GPT
20.4.3. Application des outils TLN tels que spaCy dans les chatbots

20.5. Développement de chatbots avec des frameworks d'IA

20.5.1. Mise en œuvre avec Google Dialogflow
20.5.2. Création et formation de flux de dialogue avec IBM Watson
20.5.3. Personnalisation avancée à l'aide d'API d'IA telles que Microsoft LUIS

20.6. Gestion des conversations et du contexte dans les chatbots

20.6.1. Modèles d'état avec Rasa pour les chatbots
20.6.2. Stratégies de gestion des conversations avec le Deep Learning
20.6.3. Résolution des ambiguïtés et corrections en temps réel grâce à l'IA

20.7. Design UX/UI pour les chatbots multilingues avec l'IA

20.7.1. Design centré sur l'utilisateur à l'aide de l'analyse des données de l'IA
20.7.2. Adaptation culturelle avec des outils de localisation automatique
20.7.3. Tests d'utilisabilité avec des simulations basées sur l'IA

20.8. Intégration de chatbots multicanaux avec l'IA

20.8.1. Développement omni-canal avec TensorFlow
20.8.2. Stratégies d'intégration sécurisées et privées avec les technologies d'IA
20.8.3. Considérations relatives à la sécurité des algorithmes de cryptographie de l'IA

20.9. Analyse des données et optimisation des chatbots

20.9.1. Utilisation de plateformes d'analyse telles que Google Analytics pour les chatbots
20.9.2. Optimisation des performances à l'aide d'algorithmes de Machine Learning
20.9.3. Apprentissage Automatique pour l'amélioration continue des chatbots

20.10. Mise en œuvre d'un chatbot multilingue avec IA

20.10.1. Définition du projet avec des outils de gestion de l'IA
20.10.2. Mise en œuvre technique à l'aide de TensorFlow ou PyTorch
20.10.3. Évaluation et mise au point sur la base du Machine Learning et du feedback des utilisateurs

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