Intelligence artificielle pour des données multimédia

Code UE : RCP217

  • Cours + travaux pratiques
  • 6 crédits

Responsable(s)

Marin FERECATU

Public, conditions d’accès et prérequis

Cette UE s'adresse à un public ayant des connaissance en informatique (programmation, bases de données) et en mathématiques appliquées (niveau bac+5). Ce cours constitue un cours "avancé", il est conseillé d'avoir suivi les UE RCP208 et RCP209 pour le suivre. Il convient notamment d'avoir des connaissances en apprentissage statistique et en apprentissage profond, et de maîtriser les librairies Python pour ce type de méthodes (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).

Objectifs pédagogiques

Former les auditeurs aux techniques modernes d'intelligence artificielle appliquées au données de type multimédia et appliquer ces techniques à des problématiques couramment utilisées en sciences des données.

Compétences visées

Capacité à mettre en œuvre des techniques modernes d'intelligence artificielle appliquées au données multimédia, notamment les grandes bases d'images et de vidéos, séries temporelles, texte, données de type graphe. Application des ces techniques à des problématiques concrètes et couramment utilisées en sciences des données.
 

Contenu

Données spatio-temporelles : L'objectif est d'étudier l'adaptation des modèles d'IA dans le cas où la dimension temporelle revêt une importance particulière. Les applications potentielles couvrent l'interprétation de vidéos, de données audio, ou plus généralement de séries spatio-temporelles multi-variées, avec des applications dans différents champs de la physique (biologie, sismologie, climatologie) et de la prédiction financière.
Traitement de la langue naturelle : Les données textuelles couvrent des applications très nombreuses (chatbot, traduction automatiques, robots assistants, analyse syntaxique, etc). L'objectif sera d'étudier les modèles modernes d'"embedding vectoriels", sémantique distributionnelle, modèles récurrents pour l’annotation automatique et modèles de réécriture (encodeurs/décodeurs), et traduction automatique, ainsi que de les confronter et de les coupler aux méthodes historiques issues de la linguistique. Une partie dédiée à la fusion d'informations visuelles (ConvNets) et textuelles (RNN) est aussi envisagée avec des applications à l’annotation d’images et aux systèmes de questions-réponses visuels.
Graphes et systèmes de recommandations : L'objectif est d'adapter les méthode d'IA aux données de type graphe, qui sont ubiquitaires dans le monde numérique moderne (réseaux sociaux, données 3D dans le monde de la modélisation comme pour le CAD ou l'industrie automobile, etc). Une des principales difficulté est d'adapter les méthodes pour être capable de traiter des grilles non régulières ; les solutions actuelles de l'état de l'art seront introduites.

Modalité d'évaluation

La note finale est la moyenne entre la note obtenue au projet et la note obtenue à l'examen final.

Bibliographie

  • Rodríguez-Moreno et al. : Video Activity Recognition: State-of-the-Art, Sensors 19(4), 2019
  • Sreenu et al. : Intelligent video surveillance: a review through deep learning techniques for crowd analysis, Journal of Big Data, 6(48), 2019
  • Fawaz et al. : Deep learning for time series classification: a review, Data Mining and Knowledge Discovery (2019)
  • Jurafsky et al. : Speech and Language Processing, Pearson, 2008
  • Aggarwal et al. : Recommender systems, Springer 2016

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

Chargement du résultat...
Patientez
Intitulé de la formation
Type
Modalité(s)
Lieu(x)
Lieu(x) À la carte
Intitulé de la formation Type Modalité(s) Lieu(x)

Contact

EPN05 Informatique
2 rue conté 31.1.79
75003 Paris
Tel :01 40 27 20 38
Swathi Rajaselvam

Voir les dates et horaires, les lieux d'enseignement et les modes d'inscription sur les sites internet des centres régionaux qui proposent cette formation

UE

    • Paris
      • Centre Cnam Paris
        • 2020-2021 1er semestre : FOAD 100%
        • 2020-2021 2nd semestre : Présentiel soir ou samedi
        Comment est organisée cette formation ?

        Organisation de la modalité FOAD 100%

        Planning

        1er semestre

        • Date de démarrage : 20/09/2021
        • Date limite d'inscription : 02/11/2021
        • Regroupements facultatifs : aucun
        • Date de 1ère session d'examen : 24/01/2022
        • Date de 2ème session d'examen : 25/04/2022

        Accompagnement

        • Plateforme Moodle

        Ressources mises à disposition de l'auditeur

        • Documents de cours
        • Enregistrement de cours
        • Documents d'exercices, études de cas activités
        • Bibliographie et webographie

        Modalités de validation

        • Contrôle continu
        • Examen sur table
        :