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Intelligence artificielle pour des données multimédia

Code UE : RCP217

  • Cours + travaux pratiques
  • 6 crédits
  • Volume horaire de référence
    (+ ou - 10%) : 50 heures

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.
 

Mots-clés

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

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Intitulé de la formation
Type
Modalité(s)
Lieu(x)
Intitulé de la formation Certificat de spécialisation Intelligence artificielle
Type Certificat d'établissement
Lieu(x) À la carte
Lieu(x) Nouvelle-Aquitaine, Paris, Pays de la Loire
Entrée Sans niveau spécifique
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
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UE

    • Paris
      • Centre Cnam Paris
        • 2022-2023 1er semestre : FOAD 100%
        • 2022-2023 2nd semestre : Présentiel soir ou samedi
        Comment est organisée cette formation ?

        Organisation de la modalité FOAD 100%

        Planning

        1er semestre

        • Date de démarrage : 19/09/2022
        • Date limite d'inscription : 02/11/2022
        • Date de 1ère session d'examen : 23/01/2023
        • Date de 2ème session d'examen : 24/04/2023

        Précision sur la modalité pédagogique

        • Regroupements physiques facultatifs : Aucun

        Organisation du déploiement de l'unité

        • Délai maximum de réponse à une solicitation : sous 96 heures (Jours ouvrés)

        Modes d'animation de la formation

        • Organisation d'une séance de démarrage
        • Evaluation de la satisfaction
        • Hot line technique

        Ressources mises à disposition sur l'Espace Numérique de Formation

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