Vers le raisonnement avec un million de modèles d'environnement.

Aperçu

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Catégories :

Cours d'Intelligence Artificielle, Cours d'Informatique

Programme

• Introduction aux Modèles d'Environnement à Grande Échelle
Aperçu des modèles d'environnement en IA
Importance et défis des modèles à grande échelle
• Fondements Théoriques de la Modélisation de l'Environnement
Modèles graphiques probabilistes
Réseaux bayésiens et raisonnement
Processus de décision de Markov
• Scalabilité du Raisonnement
Techniques de parallélisation
Structures de données efficaces pour les grands environnements
Paradigmes de calcul distribué
• IA Digne de Confiance : Assurer Fiabilité et Sécurité
Définitions et mesures de la fiabilité
Méthodes de vérification formelle
Robustesse aux attaques adverses
• Techniques de Raisonnement Avancées
Méthodes d'inférence approximative
Méthodes de Monte Carlo et stratégies d'échantillonnage
Intégration de l'apprentissage par renforcement profond
• Représentation des Connaissances et Ontologies
Modèles sémantiques pour la représentation de l'environnement
Intégration des ontologies pour un raisonnement amélioré
• Gestion de l'Incertitude dans les Modèles d'Environnement
Techniques de gestion de l'incertitude
Évaluation des risques et stratégies de mitigation
• Expérimentation et Évaluation des Modèles d'IA
Indicateurs d'évaluation pour les systèmes de raisonnement
Études de cas et applications réelles
• Tendances Émergentes et Orientations Futures
Domaines actuels de recherche et d'innovation
Défis futurs dans le raisonnement à grande échelle
• Conclusion du Cours
Récapitulatif des concepts clés
Discussion sur les considérations éthiques futures dans les systèmes de raisonnement en IA

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Sujets

Informatique