TMLS 2019

Aperçu

Explorez les perspectives de l'apprentissage automatique avec les experts du secteur Amit Jain et Ronaldo Felipe au TMLS 2019, en acquérant des connaissances précieuses et des points de vue sur les développements novateurs de l'AM.

Programme

• Introduction à TMLS 2019
Aperçu de TMLS et son importance
Rencontrez les instructeurs : Amit Jain et Ronaldo Felipe
• Fondements de l'apprentissage automatique
Concepts clés et terminologie
Vue d'ensemble des algorithmes d'apprentissage automatique
• Avancées récentes en apprentissage automatique
Techniques et modèles de rupture
Aperçus des tendances et applications industrielles
• Apprentissage supervisé
Techniques de classification et de régression
Études de cas et applications du monde réel
• Apprentissage non supervisé
Regroupement et réduction de dimensionnalité
Méthodologies et outils émergents
• Apprentissage profond
Introduction aux réseaux neuronaux
Architectures avancées et cas d'utilisation
• Apprentissage par renforcement
Fondamentaux et avancées actuelles
Applications et défis dans l'industrie
• Considérations éthiques en apprentissage automatique
Équité, responsabilité et transparence
Naviguer dans les dilemmes de confidentialité et éthiques
• ML en production
Meilleures pratiques pour le déploiement et l'évolutivité
Stratégies de surveillance et de maintenance
• Sessions d'experts de l'industrie
Aperçus d'Amit Jain : Innovations en apprentissage automatique
Aperçus de Ronaldo Felipe : Solutions pratiques en apprentissage automatique
• Remarques finales
Directions futures en apprentissage automatique
Ressources pour la poursuite de l'apprentissage et du développement
• Ateliers pratiques et laboratoires
Projets pratiques avec des données réelles
Collaboration de groupe et retour d'expérience
• Opportunités de Q&R et de réseautage
Discussions ouvertes avec des experts
Construire des connexions professionnelles dans la communauté de l'IA

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Sujets

Science des données