Cours de LAIDI Amel
UMMTOÀ propos de ce cours
Description du cours
Ce cours propose une introduction à l'intelligence artificielle appliquée à travers deux chapitres fondamentaux. Le premier présente les concepts essentiels de l'IA, son évolution et les principales méthodes d'apprentissage automatique. Le second introduit les bases mathématiques indispensables à la compréhension des modèles de Machine Learning, notamment l'algèbre linéaire, les probabilités, les statistiques, la régression linéaire et la descente de gradient. Des quiz et des activités interactives accompagnent chaque chapitre afin de favoriser une progression autonome des apprenants.
Prérequis
- Connaissances de base en informatique.
- Notions élémentaires en mathématiques (algèbre et probabilités).
- Une première expérience en programmation est un atout, mais n'est pas indispensable.
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Équipe pédagogique
Dr Amel LAIDI
Ingénieure biomédicale, Docteure en Génie Biomédical et enseignante universitaire. Ses travaux portent sur l'intelligence artificielle appliquée à l'imagerie médicale et aux systèmes biomédicaux.
Foire aux questions
Faut-il connaître Python avant de commencer ?
Non. Une section « Préparez-vous » propose des ressources pour découvrir ou réviser les bases de Python avant les activités pratiques.
Le cours est-il théorique ou pratique ?
Les deux. Il combine des explications théoriques, des activités interactives, des quiz et des exemples d'application en Python.
À qui s'adresse ce cours ?
Principalement aux étudiants de Master en Génie Biomédical, mais également à toute personne souhaitant acquérir des bases solides en intelligence artificielle et en Machine Learning.
Combien de temps faut-il prévoir ?
Environ 20 heures de travail, réparties entre les ressources pédagogiques, les activités interactives, les discussions et les exercices.