Activités d’enseignement

Les cours proposés en intelligence artificielle et apprentissage automatique traitent:

• des avancées de l’intelligence artificielle par apprentissage profond (deep learning) appliquées à la modélisation de dépendances sur le long terme, et en particulier au traitement du langage naturel. L’exploitation de DNNs, CNNs, RNNs, LSTMs, GRUs, Attention, Transformers, GPT, modèles génératifs, GANs, et auto-encodeurs permettent des applications telles que la traduction automatique, la classification et l’extraction d’information, les chatbots, l’extraction et la recherche d’information dans du « big data », etc.
• du domaine à l’intersection de l’intelligence artificielle et de la théorie de probabilités, celui des modèles graphiques probabilistes, des réseaux bayésiens, et de leur mise en oeuvre via la programmation probabiliste. La prise de décision dans l’incertain (information manquante, données bruitées, etc.) via l’inférence statistique constitue l’un des apports majeurs de l’IA probabiliste.