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Adrien
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Ingénieur, PhD Student en Intelligence Artificielle Générative - Enseigne Data sciences, théorie de l'apprentissage artificiel et mise en application.
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Lieux du cours
À propos d'Adrien
Titulaire d'un diplôme d'ingénieur (spécialisation data & apprentissage artificielle) ainsi que d'un Master complémentaire en biologie computationnelle (Université Paris Saclay) .
Je suis actuellement doctorant à l'université Aix-marseille, et travaille sur les modèles d'IA générative appliqués à l'imagerie médicale.
Je dispose d'une expertise en traitement d'image par réseaux d'apprentissages profonds, sur lesquels je travaille au quotidien dans un cadre scientifique précis et rigoureux.
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À propos du cours
- BTS
- Licence
- Formation pour adultes
niveaux :
BTS
Licence
Formation pour adultes
- Français
- Anglais
- Espagnol
Toutes les langues parlées pour le cours :
Français
Anglais
Espagnol
Le contenu du cours dépend du niveau du compétences de l'étudiant ( puisqu'il n'est pas possible de comprendre le fonctionnement, l'intérêt ou les limites des algorithmes de machine learning sans connaître/comprendre les bases théoriques et conceptuelles sous-jacentes.
Le contenu du cours peut se décrire comme suit :
- apprentissage statistiques : concepts (types de données, pre/post-processing des données, apprentissage supervisé/non-supervisé, évaluation d'un modèle...)
- Les algorithmes de bases pour le machine learning (regression/classification) - Apprentissage supervisé : regression linéaires, KNN, SVM, XGBoost, RandomForest, Apprentissage non supervisé : clustering K-Means, CAH.
Mise en application des concepts sur traitemment de données tabulaires numériques et catégorielles : mise en place d'un pipeline de pré-traitement, modélisation, et évaluation. Python, Scikit-Learn.
- L'apprentissage profond : concepts théoriques (qu'est-ce qu'un réseau de neurones ? Quel est son rôle ? Comment l'optimise-t-on ?) ?
Mise en application sur 2 projets : tâche de classification sur données tabulaires à l'aide d'un MLP , tâche de classification sur image à l'aide d'un réseau convolutionnel.
- Traîtement de l'image avancé par apprentissage profond : overview des différentes architectures et méthodes de modélisation (CNN, ViT, modèles de diffusion/Flow Matching) en lien avec leurs concepts applicatifs respectifs : classification d'images, segmentation ou génération.
On pourra traiter, au choix, de l'un de ces axes avec l'étudiant, si les prérequis sont préalablement maîtrisés.
A la demande, il est possible d'envisager de traiter certains aspects spécifiques non mentionnés ici (en dehors du traitement du langage naturel (NLP) : il s'agit de compétences spécifiques, pour lesquelles je ne suis pas expert et par conséquent pas apte à donner cours).
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Tarifs
Tarif
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Tarifs packs
- 5h : 147 590 FCFA
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