Systèmes d'IA sur mesure, compacts et composites

Aperçu

Explorez l'évolution des systèmes d'IA, passant de modèles monolithiques à des systèmes "composés" et des cadres "agentiques", en mettant l'accent sur l'IA Personnalisée, Compacte et Composite avec une approche neurosymbolique pour bâtir une IA robuste et intelligente.

Programme

• Introduction aux systèmes d'IA
Aperçu de l'évolution de l'IA
Modèles monolithiques vs modèles composés
Cadres agentiques en IA
• Systèmes d'IA personnalisés
Définition et importance
Techniques de personnalisation
Études de cas : applications industrielles
• Systèmes d'IA compacts
Caractéristiques des modèles compacts
Efficacité en IA : forces et limites
Construire des modèles d'IA légers
• Systèmes d'IA composites
Intégration de multiples composants d'IA
Synergie entre différentes modalités d'IA
Utilisations réelles des systèmes composites
• IA neurosymbolique
Fondamentaux de l'intégration neurosymbolique
Avantages par rapport aux modèles d'IA traditionnels
Stratégies de mise en œuvre pour une IA robuste
• Construire une IA robuste et intelligente
Considérations de conception pour les systèmes d'IA
Gestion des erreurs et résilience
Orientations futures dans le développement de l'IA
• Études de cas et applications pratiques
Analyse de projets IA réussis
Projets pratiques : création de prototypes de modèles d'IA
• Enjeux et considérations éthiques
Aborder les biais et l'équité
Déploiement responsable de l'IA
• Conclusion et perspectives futures
Tendances dans l'évolution des systèmes d'IA
Opportunités dans les systèmes d'IA personnalisés, compacts et composites

Sujets

Informatique