Une introduction aux concepts et techniques de base de l'IA, des algorithmes de recherche et de la représentation des connaissances à l'apprentissage automatique et aux considérations éthiques de l'IA dans la société. Vous acquerrez une compréhension fondamentale de l'histoire, de l'évolution et des implications de l'IA pour diverses industries.

Ce module comble le fossé entre la théorie et les applications pratiques de l'apprentissage automatique. Vous explorerez les techniques de base, de l'apprentissage supervisé à l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur l'ensemble du pipeline d'apprentissage automatique, y compris le prétraitement des données, la sélection de modèles et les considérations éthiques.

En commençant par les concepts fondamentaux, vous progresserez vers des techniques d'apprentissage profond de pointe couvrant les perceptrons, les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les modèles d'attention. Vous acquerrez une expérience pratique dans la conception et la formation de réseaux tout en abordant l'explicabilité et l'éthique.

Ce module explore les systèmes d'aide à la décision basés sur l'IA, leur rôle dans diverses industries et leur capacité à améliorer la prise de décision humaine. Vous obtiendrez des informations sur les applications de l'IA pour des résultats optimaux, y compris le rôle de la simulation et les implications éthiques de l'automatisation de la prise de décision.

Le point culminant du cours vous oblige à démontrer votre apprentissage en identifiant les défis critiques, en effectuant des revues de littérature rigoureuses et en concevant des solutions d'IA innovantes. Vous mènerez des recherches indépendantes et développerez une solution d’IA sous la direction d’un personnel expérimenté.

Ce module se concentre sur le stockage de données distribuées, les cadres de traitement ainsi que la conception et le déploiement d'applications cloud natives évolutives. Vous serez formé pour relever les défis associés à la gestion de grands volumes de données dans le cloud, ce qui est crucial pour les solutions d'IA modernes.