TMLS2019

Aperçu

Explorez des techniques avancées en apprentissage automatique et en science des données grâce aux insights des experts de l'industrie lors de la conférence Toronto Machine Learning Series.

Programme

• Introduction aux techniques avancées d'apprentissage automatique
Aperçu du paysage de l'apprentissage automatique
Concepts clés de l'apprentissage automatique
Introduction à la série d'apprentissage automatique de Toronto
• Apprentissage profond et réseaux neuronaux
Architectures avancées : CNN, RNN et Transformers
Entraînement des réseaux neuronaux profonds : meilleures pratiques et défis
Études de cas d'experts de l'industrie
• Traitement automatique du langage naturel (NLP)
Avancées récentes en NLP
Applications du NLP dans l'industrie
Atelier pratique : construction d'un modèle NLP
• Apprentissage par renforcement
Principes de l'apprentissage par renforcement
Applications en robotique et systèmes autonomes
Exercices de simulation interactive
• Techniques de science des données
Analyse exploratoire des données (EDA) pour l'apprentissage automatique
Ingénierie des caractéristiques et prétraitement des données
Études de cas : aperçus de scientifiques des données de l'industrie
• Apprentissage automatique en production
Déploiement et évolutivité des modèles d'apprentissage automatique
Outils et frameworks pour le MLOps
Défis et solutions dans le monde réel
• IA éthique et responsable
Compréhension des biais et de l'équité dans l'IA
Stratégies pour garantir le déploiement éthique de l'IA
Table ronde : perspectives des leaders de l'industrie
• Clôture et orientations futures de l'IA
Dernières tendances et recherches en IA
Conférences d'experts sur les orientations futures
Opportunités de réseautage et collaborations
• Projet final et évaluation
Projet en équipe : résolution d'un problème réel à l'aide de l'AM
Présentation et évaluation par les pairs
Retours et réflexions sur le cours

Sujets

Conférences