Les Bases de l'IAAvancé
Éthique, Biais et Limites de l'Intelligence Artificielle
Explorez les enjeux éthiques de l'IA : biais algorithmiques, explicabilité, vie privée, régulation européenne (AI Act) et responsabilité des développeurs.
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Explorez les enjeux éthiques de l'IA : biais algorithmiques, explicabilité, vie privée, régulation européenne (AI Act) et responsabilité des développeurs.
Maîtrisez les fondations mathématiques de l'IA : algèbre linéaire, calcul différentiel, probabilités et statistiques appliqués au Machine Learning.
Maîtrisez le feature engineering, les algorithmes d'ensemble (XGBoost, Random Forest) et construisez votre premier réseau de neurones.
Explorez les outils de pointe : JAX vs PyTorch, RAG et vector search, alignement des LLMs avec DPO et GRPO.
Découvrez les fondamentaux du Machine Learning : régression linéaire, classification KNN, clustering K-Means et les bonnes pratiques pour évaluer vos modèles.