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Débute 4 June 2026 16:43

Se termine 4 June 2026

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Systèmes d'IA sur mesure, compacts et composites

Rejoignez-nous pour explorer le voyage fascinant des systèmes d'IA évoluant de modèles monolithiques à des systèmes composés innovants et à des cadres agentiques. Cette session éclairera le concept d'IA Personnalisée, Compacte et Composée, qui utilise une approche Neurosymbolique pour concevoir des technologies d'IA hautement intelligentes et.
AI Institute at UofSC - #AIISC via YouTube

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Aperçu

Join us to explore the fascinating journey of AI systems evolving from monolithic models to innovative compound systems and agentic frameworks. This session will illuminate the concept of Custom, Compact, and Composite AI, which leverages a Neurosymbolic approach to crafting highly intelligent and resilient AI technologies.

Whether you're an AI enthusiast or a computer science professional, this course is your gateway to understanding the cutting-edge developments in AI.

Hosted on YouTube, this course falls under the Artificial Intelligence Courses and Computer Science Courses categories, making it an ideal fit for individuals seeking in-depth knowledge and skills in the realm of advanced AI systems.

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

Matières

Computer Science