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Formation Intelligence Artificielle

26 jour(s) formation Professionnelle / Continue

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Une expertise historique des télécommunications et des réseaux. C’est dans nos écoles que se bâtit, depuis plus d’un siècle, la recherche sur les télécommunications, du physique à l’applicatif. Nos formations s’appuient sur l’excellence académique de nos trois écoles, en lien étroit avec le monde des entreprises et ses mutations.

L’innovation, au centre de nos formations Intelligence artificielle, Big Data, objets connectés, Cloud Computing, informatique quantique, réseaux de nouvelle génération, réseaux mobiles 5G, Blockchain ou encore cybersécurité : nos formations couvrent l’ensemble des technologies numériques et se nourrissent des travaux de nos laboratoires, chaires de recherche et incubateurs.

Descriptif de la formation: Formation Intelligence Artificielle

Nous assistons, ces dernières années, à une accélération considérable des progrès réalisés dans les domaines de la vision par ordinateur, de la reconnaissance vocale ou encore de la recherche automatique d’information.

Ces méthodes sont aujourd’hui à l’œuvre dans de nombreux « systèmes intelligents », pour des domaines aussi variés que la biométrie, le véhicule à délégation partielle, le diagnostic médical automatique, les moteurs de recommandation associés aux sites Web commerciaux ou les assistants virtuels. L’ère du Big Data et de l’intelligence artificielle généralisée a débuté grâce aux briques technologiques modernes qui nous permettent désormais de stocker et traiter de façon automatisée, dans des temps très courts, des données massives de nature et format divers.

La formation présente les différentes composantes de l’intelligence artificielle : l’apprentissage statistique (Machine Learning, Deep Learning), le traitement de données massives (image, parole, etc.) et la robotique.

Ce que vous allez apprendre dans cette formation

▪ Employer les méthodes avancées d’apprentissage statistique pour résoudre des problématiques d’intelligence artificielle.

▪ Utiliser les réseaux de neurones et les architectures associées.

▪ Concevoir et analyser des expériences pour évaluer les systèmes HRI (Interaction Homme – Robot).

▪ Mettre en œuvre des méthodes d’apprentissage profond en s’appuyant sur des bibliothèques logicielles.

Les responsables du programme

Geoffroy PEETERS

Enseignant- chercheur au sein du département Image, Données et Signal de Télécom Paris. Ses recherches portent sur le traitement du signal et l'apprentissage machine appliqué à la modification et à la description des signaux audio (parole, musique, sons environnementaux).

Antoine MANZANERA

Enseignant-chercheur à l’ENSTA Paris, il s’intéresse aux problématiques liées au traitement d'images et à la vision de bas niveau, du modèle mathématique à l'implantation parallèle sur un système embarqué. En particulier, ses travaux s’appliquent à la représentation et traitement des images, à l’analyse du mouvement, et aux systèmes de vision embarquée.

Découvrez un témoignage

Les modules de formation

Apprentissage statistique avancé

  • Concepts et méthodes avancées pour l’Intelligence artificielle
  • Problématiques des données faiblement supervisées
    • Few-Shot Learning
    • Détection d’outliers
  • Apprentissage par renforcement
  • Apprentissage en ligne

Apprentissage statistique à grande échelle

  • Objectifs et enjeux du passage à l’échelle en apprentissage statistique
  • Apprentissage statistique supervisé
  • Réduction de dimension
  • Sélection de features
  • Outils informatiques distribués

Apprentissage profond

  • Algorithmes de gradient stochastique
  • Apprentissage profond et architectures associées
    • ConvNet
    • LSTM
  • Autoencodeurs
  • Applications en traitement du signal

Logiques et intelligence artificielle symbolique

  • Rappel des bases en logique (syntaxe, sémantique)
  • Panorama des différents types de logiques (propositionnelle, premier ordre, modale)
  • Logiques de description et logique floue
  • Ontologies
  • Méthodes d'apprentissage symbolique
    • Analyse formelle de concept
    • Arbres de décision
  • Exemples de problèmes d'IA (révision, fusion, abduction, etc.)

Traitement automatique des langues et apprentissage

  • Processus de langage naturel
    • Tokenisation
    • Marquage de partie de discours
    • Représentation de document
    • Word Embeddings
  • Ressources linguistiques : lexiques, WordNet
  • Classement et catégorisation de texte
    • Réseaux de neurones
    • Modèles de Markov cachés

Apprentissage pour l'image et la reconnaissance d'objets

  • Introduction à l'apprentissage non supervisé (« curse of dimensionality », ACP, ACI, NMF)
  • Introduction à l'apprentissage supervisé (Overfitting, OLS, Ridge, LASSO, LDA, QDA)
  • SVM (Séparateur à vaste marge)
  • Arbres de décision et forêts aléatoires
  • Réseaux de neurones artificiels (ANN)
  • Réseaux de neurones convolutionnels (CNN)

Apprentissage pour la robotique

  • Contexte de la robotique et interaction homme-robot (Human-Robot Interaction – HRI)
  • Évaluation des systèmes HRI
  • Apprentissage automatique avec les humains dans la boucle
  • Dialogue verbal et non verbal incarné
  • Discussion d'articles séminaux et récents

Apprentissage sur graphes

  • Données relationnelles
  • Algorithmes : classification, clustering, embedding, prédiction de liens
  • Applications

Perception pour les systèmes autonomes

  • Principales approches de la vision sur ordinateur utilisées en robotique
  • Formalisation mathématique

Enjeux éthiques de l'intelligence artificielle

  • IA et avenir du travail
  • Grands sujets pour l'IA éthique (biais, explicabilité)
  • Cas d'usages
  • Comment concevoir une approche éthique « by design »

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