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Ce que nous devons faire pour continuer à faire progresser l'apprentissage profond
Explorez les avancées dans l'apprentissage profond, y compris l'apprentissage par renforcement, les réseaux antagonistes génératifs et les réseaux neuronaux, avec des perspectives sur l'avenir de l'IA et son impact sur divers domaines.
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Aperçu
Explorez les avancées dans l'apprentissage profond, y compris l'apprentissage par renforcement, les réseaux antagonistes génératifs et les réseaux neuronaux, avec des perspectives sur l'avenir de l'IA et son impact sur divers domaines.
Programme
- Introduction à l'Apprentissage Profond
- Réseaux de Neurones
- Apprentissage par Renforcement
- Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs)
- IA dans Divers Domaines
- Implications Éthiques et Sociétales
- Directions Futures dans l'IA et l'Apprentissage Profond
- Conclusion du Cours
Aperçu de l'Apprentissage Profond
Contexte Historique et Jalons
Bases des Réseaux de Neurones
Architectures Avancées (par exemple, CNN, RNN, Transformers)
Applications dans la Reconnaissance d'Image et de Parole
Fondamentaux de l'Apprentissage par Renforcement
Algorithmes Clés (par exemple, Q-Learning, Réseaux Q-Profonds)
Applications Réelles et Défis
Introduction aux GANs
Variantes et Améliorations (par exemple, DCGAN, StyleGAN)
Cas d'Utilisation et Innovations
Santé et Diagnostics Médicaux
Véhicules Autonomes
Finance et Trading Algorithmique
Traitement du Langage Naturel
Biais et Équité dans l'IA
Questions de Confidentialité
Déplacement d'Emplois et Impact Économique
Tendances Émergentes
Domaines de Recherche Clés
Collaboration Industrielle et Défis Ouverts
Résumé des Principaux Enseignements
Discussion sur l'Avenir de l'IA et de l'Apprentissage Profond
Sujets
Conférences
