Cours

En partant des données de santé, de leurs spécificités (enjeux et problématiques, réglementation, éthique, contraintes d'accessibilité), les cours de cette école CIMPA introduiront aux méthodes et outils d'apprentissage statistique. Les concepts avancés de l'apprentissage automatique et du deep learning seront exposés. La déclinaison des ces approches d'intelligence artificielle sur les données de santé et leur impact seront finalement étudiées.

Cours introductifs (20 heures)

Système et techniques intelligentes de collectes de données (4 heures)

Mathématiques pour l’apprentissage statistique (8 heures)

Apprentissage statistique : théorie et algorithmes (8 heures)

Cours avancés (23 heures)

Machine Learning avancé : contrôle de la complexité et adaptation (9 heures)

Intelligence artificielle: apprentissage profond (10 heures)

Algorithmique Avancée (4 heures) 

Applications (10 heures)

 Machine Learning pour la santé (10 heures)

Fichier à consulter :  Résumé des cours