IA Frameworks
Description
Objectifs
At the end of this module, the student will have understood and be able to explain (main concepts):
- Main concept of data labelisation and related tools.
- Main algorithms of natural language processing
- Main concepts of reinforcement learning.
- Main concepts of recommendation system.
- How to access tools to perform efficiently and with enough computation power those algorithms
The student will be able to:
- Organize en data labelisation strategy.
- Handle various types of complex datasets (Image, text, video, notations,...)
- Identify the correct algorithm to solve various problem on these data.
- run these algorithms on the appropriate ressource (cloud machine, container? GPU?)
- Share efficiently the results obtain
Pré-requis
Exploratory Data Analysis
Machine Learning / Deep Learning (MLP, RNN, CNN)
R and Python languages
Évaluation
L’évaluation des acquis d’apprentissage est réalisée en continu tout le long du semestre. En fonction des enseignements, elle peut prendre différentes formes : examen écrit, oral, compte-rendu, rapport écrit, évaluation par les pairs…
En bref
Crédits ECTS : 3.0
Nombre d’heures : 24.0

INSA Toulouse
135 avenue de Rangueil
31077 Toulouse cedex 4
Tél : 05 61 55 95 13
Fax : 05 61 55 95 00

Dans un souci d'alléger le texte et sans aucune discrimination de genre, l'emploi du genre masculin est utilisé à titre épicène.