Intelligence artificielle et apprentissage automatique : théorie et pratique
Lady Margaret Hall, University of Oxford
Information clé
Emplacement du campus
Oxford, Royaume-Uni
Langues
Anglais
Format d'étude
Apprentissage à distance, Sur le campus
Durée
3 semaines
Rythme
À plein temps
Frais de scolarité
GBP 3 980 / per course *
Date limite d'inscription
10 May 2024
Date de début au plus tôt
24 Jun 2024
* pour résidentiel : 9 semaines | pour en ligne : 9 semaines - 3 960 £
introduction
À notre époque de technologies intelligentes et d’automatisation en plein essor, nous constatons déjà le potentiel de transformation de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique dans des domaines aussi divers que la finance, la médecine et l’industrie manufacturière. Ce cours offre une introduction pratique à ce domaine de recherche tourné vers l'avenir.
Vous commencerez par une introduction aux bases de la programmation en Python, en particulier en comprenant la programmation orientée objet et son importance pour l'apprentissage profond. Vous passerez rapidement à une introduction à l'intelligence artificielle, en examinant les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique supervisé, notamment la régression linéaire, la régression logistique, les réseaux de neurones et la descente de gradient. Au cours de la deuxième semaine du cours, vous explorerez le traitement d'image, l'étude des transformations, des filtres convolutifs et de la détection des contours, avant une introduction aux réseaux de neurones convolutifs et à certaines architectures CNN importantes telles que VGG et ResNet. Dans la dernière partie du cours, vous examinerez les concepts fondamentaux du traitement du langage naturel, notamment la modélisation de séquences, les modèles autorégressifs et les réseaux de neurones récurrents.
Ce cours intensif offre à la fois une introduction théorique aux concepts de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique et l'opportunité de mettre ces connaissances en pratique pour résoudre des problèmes pratiques à petite échelle dans divers domaines.
Dates et disponibilités
Disponible en cours résidentiel ou en ligne aux dates suivantes :
Session 1 : 24 juin au 12 juillet 2024
Session 3 : du 5 août au 23 août 2024
Galerie
Étudiants idéaux
Ce cours conviendrait aux étudiants STEM en études de premier cycle ou de troisième cycle. Des connaissances de base en calcul et en algèbre linéaire sont requises, et une certaine expérience en codage est recommandée. Une expérience préalable en intelligence artificielle, en apprentissage automatique ou en langage de programmation Python n'est pas requise.
Admissions
Résultat du programme
À la fin de ce cours, vous pourrez:
- Comprendre les concepts théoriques de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique.
- Savoir comment les outils de base de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique sont utilisés dans la pratique.
- Savoir mettre en œuvre des algorithmes de base et former de petits réseaux à des problèmes pratiques.
- Être capable d'identifier et d'utiliser des outils pertinents d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique dans la recherche.
- Savoir comment mettre en œuvre et déployer des algorithmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique sur Google Cloud.