Les fondements de l'intelligence artificielle
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Définir l'IA
Connaître les débuts de l'IA
Comprendre l'évolution de l'IA
Aborder l'IA dans sa globalité
Découvrir des cas d'application
Comprendre le marché de l'IA
Mesurer l'impact économique de l'IA
Mesurer l'impact social de l'IA
Définir le nouvel enjeu politique de l'IA
Définir la complexité et l'espace de recherche de solutions
Découvrir les grandes familles d'algorithmes en IA
Comprendre les heuristiques
Aborder les métaheuristiques
Découvrir le Machine Learning (ML)
Comprendre le Deep Learning (DL)
Aborder une intelligence en essaim ou un système multi-agent
Passer du neurone humain au neurone artificiel
Lier le cerveau humain au réseau de neurones
Comprendre les réseaux de neurones
Faire le lien entre Darwin et les algorithmes génétiques
Passer des fourmis réelles aux fourmis artificielles
Optimiser par colonies de fourmis
Comprendre le cheminement de l'abeille biologique à la ruche artificielle
Passer de la métallurgie à l'algorithme du recuit simulé
Comprendre le passage de la théorie du chaos à l'auto-organisation
Définir le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD)
Comprendre la discrimination dans les données et les algorithmes
Évaluer la responsabilité des problèmes issus de l'IA
Prendre conscience des dangers et des menaces
Mesurer les dérives de l'IA et leurs impacts sur la société
Lutter contre les dérives de l'IA
Conclure sur l'IA et ses applications

Utiliser les réseaux antagonistes génératifs (GAN)

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