Applied Artificial Intelligence
Code UE : USEEU6
- Cours
- 3 crédits
Responsable(s)
Stefano SECCI
Public, conditions d’accès et prérequis
- Working knowledge of Python.
- Working knowledge of standard Python ML/DL libraries (sklearn, pytorch).
- Understanding of core ML/DL concepts (model, methods, training, performance evaluation, overfitting etc.).
Objectifs pédagogiques
This course introduces students to the practical applications of artificial intelligence (AI) across various industrial domains. Through a combination of lectures, hands-on projects, and case studies, students will gain the knowledge and skills necessary to develop and deploy AI solutions to solve real-world problems. Topics covered will include AI models and methods, practices for operating ML-powered solutions, usage of LLMs and ethical considerations in AI.
Contenu
The course covers the following topics:
- Introduction to Applied Artificial Intelligence
- Overview of AI applications in different industries.
- Ethical considerations and responsible AI practices.
- Brief recap: Foundations of Machine Learning/Deep Learning
- Supervised, unsupervised, and reinforcement learning.
- Classification, regression, forecasting.
- Training, fine tuning and overfitting.
- Performance evaluation of ML/DL models.
- Domains: computer vision, natural language processing, sequential data.
- AI Deployment and Integration
- Model deployment strategies.
- Introduction to cloud-based AI services.
- Integrating AI models into applications and systems.
- Case Studies and Project Work
- Analysis of real-world AI applications across industries.
- Team project: Design and implementation of an AI solution for a specific use case.
- Project Presentation and Wrap-Up.
- Final project presentations by student groups.
- Reflection on key learnings and future directions in applied AI.
Modalité d'évaluation
Project work; a project assignment to perform after the STC execution will also be evaluated.
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
Rechercher une formation
RECHERCHE MULTI-CRITERES
-
Vous pouvez sélectionner des formations grâce à un mot ou à une expression présent dans l’intitulé ou dans les index (discipline ou métier visé).
Des index vous sont suggérés à partir du 3e caractère saisi, mais vous pouvez aussi saisir librement tout autre mot . - Les différents items sélectionnés sont croisés.
ex: "Comptabilité" et "Région Grand Est" - Validez par le bouton « Rechercher » ou par la touche Entrée.
- Cette recherche affiche aussi les fiches UE et certificats régionales. Leurs codes les distinguent des fiches nationales par le suffixe de la région (ex : « -IDF » ).
Par défaut, les fiches régionales reprennent le contenu de la fiche nationale correspondante. Mais dans certains cas, des informations régionales ont pu être ajoutées. - Certains diplômes se déclinent selon plusieurs parcours. Pour afficher tous les parcours, tapez la racine du code (ex : « LG035 »).
- Certains stages ont un double code : leur code propre et le code de l’UE ou du certificat équivalent.
- Dans tous les cas, veillez à ne pas insérer d'espace ni de ponctuation supplémentaire.
- Validez par le bouton « OK » (et non pas par la touche Entrée).
Chargement du résultat...
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Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
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Intitulé de la formation
Artificial Intelligence for Connected Industries
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Lieu(x)
Package
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Lieu(x)
Paris
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Intitulé de la formation
Master ROC en alternance - Mulhouse
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Intitulé de la formation
Master Computer Networks and IoT Systems
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Lieu(x)
Package
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Lieu(x)
Paris
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Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
Voir le calendrier, le tarif, les conditions d'accessibilité et les modalités d'inscription dans le(s) centre(s) d'enseignement qui propose(nt) cette formation.
Enseignement non encore programmé
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Responsable(s)
Stefano SECCI