Apprentissage Automatique

Ce cours se concentre sur les principes et les techniques de l’apprentissage automatique, une composante clé de l’intelligence artificielle. Les étudiants apprendront à concevoir, entraîner et évaluer des modèles d’apprentissage automatique pour résoudre une variété de problèmes, tels que la classification, la régression et le clustering. Le cours abordera également des sujets avancés tels que l’apprentissage par renforcement et l’apprentissage fédéré.

• Comprendre les concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique.
• Maîtriser les techniques de conception et de formation de modèles d’apprentissage
  automatique.
• Appliquer des modèles d’apprentissage automatique à des ensembles de données réels.
• Explorer des sujets avancés tels que l’apprentissage par renforcement et l’apprentissage
  fédéré.

• Introduction à l’apprentissage automatique.
• Apprentissage supervisé et non supervisé.
• Techniques d’évaluation des modèles.
• Apprentissage par renforcement.
• Apprentissage fédéré.