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Robotique et IA générative



Comment bien comprendre et expliquer ce qu’il se passe dans un réseau de neurones artificiels ? Modélisation sous forme de “boîte noire”.
Les principaux concepts abordés dans ce module sont : interprétabilité, plan d’action et politique d’un modèle, et les librairies Python SHAP et LIME
Exemple concret de déploiement d’un modèle deep learning et focus sur quelques frameworks spécialisés.
Les principaux concepts abordés dans ce module sont : déploiement, charge de travail de la science des données et frameworks Strealit et FastAPI.
Gros plan sur l’interprétabilité d’un modèle et prise en compte des implications sociales et éthiques du deep learning.
Les principaux concepts abordés dans ce module sont : modèles deep learning, interprétabilité, déploiement.


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IA générative, modèles de langage à grande échelle (LLMs), apprentissage automatique et profond, analyse du langage et des émotions, ingénierie pédagogique et innovation technologique.
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