19 Programmes technologiques Cours d'été Degree Programs

Il s'agit du cours préalable d'introduction à la séquence d'infographie qui présente aux étudiants les concepts techniques qui sous-tendent la création d'images synthétiques générées par ordinateur. Il s'agit du premier cours de la séquence d'infographie à Stanford.

L'édition 2024 de l'École d'été '5G : Enabling Technologies, Opportunities and Research Challenges Ahead' est organisée pour proposer 6 ECTS (48 heures de cours front) dans le vaste domaine des réseaux 5G, ciblant un public de Bachelor (année dernière), Étudiants de maîtrise et de doctorat, chercheurs en début de carrière et praticiens du monde universitaire ou de l'industrie. Les technologies, opportunités et défis de recherche des réseaux 5G seront présentés et discutés pendant l'école.

Cette Summer School propose 6 crédits ECTS grâce à la prestation de cours magistraux de 52 heures. Les participants recevront une introduction aux principes fondamentaux de l'EM, puis apprendront comment les appliquer à la conception et à la mise en œuvre de futurs systèmes de communication, radars, systèmes de détection sans fil, réseaux sans fil et circuits haute fréquence.

L'objectif de ce cours est de vous fournir une introduction rapide mais solide aux fondements théoriques de l'apprentissage automatique.

Dans ce cours, nous allons analyser les principaux facteurs qui sous-tendent l'ascension de l'économie numérique, ainsi que les défis politiques posés par cet essor rapide. Nous verrons comment les entreprises peuvent créer et monétiser des effets de réseau, et comment les plateformes prennent leurs décisions en matière de prix et de stockage. Nous examinerons l'économie des moteurs de recherche, la conception stratégique des algorithmes de recherche et la tarification de la recherche. Nous discuterons de la réponse de la politique de la concurrence à l'essor des plateformes numériques et, en particulier, nous nous concentrerons sur les données des consommateurs et la protection de la vie privée.

L'archéologie traite de l'étude du passé humain, menée à travers les vestiges matériels, c'est-à-dire les objets fabriqués, utilisés et jetés dans l'Antiquité. L'une des tâches les plus importantes consiste à classer les objets, en déterminant la chronologie, l'attribution culturelle, la forme, la fonction et d'autres caractéristiques. Les réseaux de neurones et l’apprentissage profond sont des outils puissants pour soutenir et faciliter de telles tâches, qui prennent souvent du temps et dépendent fortement des connaissances et de l’expertise préalables.

L'Université d'Été entend présenter quelques outils sélectionnés qui peuvent aider les humanistes dans leurs recherches et activités, en profitant du tournant numérique et des nouvelles technologies. Une attention particulière est accordée cette année aux outils utiles à l'analyse et à la publication de textes, à la philologie numérique, aux outils de traitement du langage naturel et à l'utilisation de l'IA.

Cette université d'été vise à donner un aperçu des principales méthodes d'apprentissage automatique et de leur application aux données géophysiques, géologiques et environnementales, en gardant une saveur plus pratique.

Intelligence artificielle avancée et apprentissage automatique : traitement du langage naturel est un cours qui approfondit les concepts théoriques de la PNL, explore ses applications actuelles et envisage les utilisations futures potentielles dans divers domaines. Le cours met en évidence l'importance de la PNL dans notre vie quotidienne, en mettant l'accent sur son intégration via le texte prédictif, les outils de traduction et les appareils intelligents, mettant en valeur l'immense potentiel futur de ce domaine de recherche passionnant, particulièrement évident dans les grands modèles linguistiques comme Chat-GPT.

Se tromper fait partie de ce qui fait de nous des humains, et notre intelligence naturelle nous aide à apprendre de nos erreurs. L'apprentissage par renforcement est un domaine de l'apprentissage automatique qui permet à l'intelligence artificielle d'apprendre également de ses erreurs, en permettant par exemple à un robot de procéder par essais et erreurs pour interagir avec un nouvel environnement et atteindre un objectif. Ce cours avancé examine les principes fondamentaux de l'apprentissage par renforcement et explore les applications variées des méthodes de programmation dynamique.

À notre époque de technologies intelligentes et d’automatisation en plein essor, nous constatons déjà le potentiel de transformation de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique dans des domaines aussi divers que la finance, la médecine et l’industrie manufacturière. Ce cours offre une introduction pratique à ce domaine de recherche tourné vers l'avenir.

Des voitures autonomes à la réalité augmentée en passant par l’imagerie médicale intelligente qui aide les médecins à identifier les maladies plus rapidement, la vision par ordinateur est un domaine en croissance rapide au sein de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Dans ce cours, les étudiants qui connaissent déjà les principaux fondements théoriques de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique approfondiront les capacités passionnantes de ce domaine de recherche et ses applications.

L'apprentissage profond non supervisé est un domaine de recherche émergent et passionnant dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, dans lequel l'objectif est de développer des systèmes capables d'apprendre à partir de données non étiquetées. De tels systèmes imitent fidèlement l’intelligence humaine naturelle en trouvant des modèles dans les données sans instructions sur ce qu’il faut rechercher.

L'éthique surgit quand les choses se dégradent. Explorez les théories éthiques pour réfléchir à ce que nous concevons et pourquoi. Utilisez la conception spéculative pour envisager les conséquences inattendues de la nouvelle technologie. Apprenez à créer des expériences qui donnent vie aux théories éthiques.