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Starts 5 June 2025 19:48

Ends 5 June 2025

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Fondements Probabilistes de la Métacognition via l'IA Hybride

Découvrez une nouvelle théorie probabiliste de la métacognition via l'IA hybride, expliquant les résultats expérimentaux à l'intersection des méthodes symboliques et de l'apprentissage profond.
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Aperçu

Découvrez une nouvelle théorie probabiliste de la métacognition via l'IA hybride, expliquant les résultats expérimentaux à l'intersection des méthodes symboliques et de l'apprentissage profond.

Programme

  • Introduction à la Métacognition
  • Définition et importance de la métacognition en sciences cognitives
    Aperçu des théories traditionnelles et contemporaines
  • Fondamentaux du Raisonnement Probabiliste
  • Notions de base de la théorie des probabilités
    Inférence bayésienne et ses applications
    Modèles graphiques probabilistes
  • Aperçu de l'IA Hybride
  • Définition de l'IA hybride : Combinaison de méthodes symboliques et d'apprentissage profond
    Avantages et défis des approches hybrides
  • Méthodes Symboliques en IA
  • Systèmes basés sur la logique et raisonnement basé sur des règles
    Applications de l'IA symbolique dans la modélisation cognitive
  • Fondations de l'Apprentissage Profond
  • Architectures de réseaux neuronaux
    Techniques d'entraînement des modèles d'apprentissage profond
    Interprétabilité en apprentissage profond
  • Modèles Probabilistes dans l'Apprentissage Profond
  • Introduction aux réseaux neuronaux probabilistes
    Inférence variationnelle et programmation probabiliste
  • IA Hybride pour la Métacognition
  • Intégration du raisonnement symbolique avec l'apprentissage profond
    Études de cas de systèmes IA hybrides dans les tâches cognitives
  • Approche Probabiliste de la Métacognition
  • Développement d'un cadre probabiliste pour la métacognition
    Modélisation de la réflexion humaine dans l'IA
  • Résultats Expérimentaux et Analyse
  • Aperçu des études expérimentales en métacognition
    Analyse des modèles IA hybrides par rapport aux données empiriques
  • Applications et Directions Futures
  • Mise en œuvre de fonctionnalités métacognitives dans les systèmes IA
    Implications éthiques et pratiques de l'IA métacognitive
  • Conclusion du Cours et Projet
  • Développement d'un modèle IA hybride avec capacités métacognitives
    Résumé des concepts clés et des orientations de recherche futures

Sujets

Informatique