Master of Science en apprentissage automatique et en intelligence artificielle

Soutien aux étudiants

• Un coordinateur de programme dédié
• Assistance 24h/24 et 7j/7 pour répondre à toutes vos questions ! upGrad
• Canaux WhatsApp centralisés pour les requêtes

Statistiques et EDA

• EDA + Bienvenue
• Introduction à Git et Github
• Étude de cas de Lending Club
• Statistiques inférentielles
• Tests d'hypothèses

Apprentissage automatique - I

• Module de régression linéaire
• Devoir de régression linéaire : entreprise de partage de vélos (régression de la demande)
• Régression logistique
• Naive Bayes
• Sélection du modèle
• Semaine de révision - Test de compétences

Apprentissage automatique - II

• Régression avancée
• Affectation de régression avancée + SVM (facultatif)
• Modèles d'arbres
• Forêts aléatoires + considérations pratiques
• Booster - 1
• Clustering non supervisé
• APC
• Étude de cas sur le taux de désabonnement des télécommunications
• Tampon - Test de compétence

L'apprentissage en profondeur

• Introduction aux réseaux neuronaux - Partie 1
• Introduction aux réseaux neuronaux - Partie 2
• Réseaux de neurones convolutionnels
• Devoir : Réseaux de neurones convolutifs
• CNN : Considérations pratiques
• Réseaux de neurones récurrents
• Reconnaissance des gestes – Projet
• Examen le dimanche Fin de la semaine
• Semaine de révision - Test de compétence (DL)

Traitement du langage naturel

• PNL – Traitement lexical
• PNL – Traitement syntaxique
• Devoir PNL – Traitement syntaxique
• PNL – Traitement sémantique
• Projet de classification des billets
• Buffer - Test de compétence (PNL)

Électif : Électif MLops

• Module pré-requis
• Introduction à MLops
• Conception de systèmes d'apprentissage automatique
• Expérimentation avec des données et des modèles à l'aide de MLflow
• Automatiser et orchestrer des pipelines avec Airflow
• Construire une infrastructure d'apprentissage continu
• Projet MLOps
• PNL avancée - Introduction au mécanisme d'attention
• PNL avancée – Introduction aux transformateurs
• CV avancé - Détection d'objets et segmentation sémantique
• MLOps + Déploiement : DL (Théorie)
• MLOps + Déploiement : DL (étude de cas)
• Examen le dimanche Fin de la semaine
• Semaine de révision - Test de compétences

Électif : Électif IA générative

• PNL avancée - Introduction au mécanisme d'attention
• PNL avancée – Introduction aux transformateurs
• « Principes fondamentaux de l'IA générative, ChatGPT et ingénierie rapide utilisant le non-raisonnement, la chaîne de pensée et les techniques avancées »
• Développement de produits à l'aide des API OpenAI, réglage fin à l'aide de la technique STaR en Python
• Intégration de la parole à l'aide de l'API Whisper et déploiement d'applications à l'aide de Flask
• Principes fondamentaux des LLMS multimodaux tels que la diffusion stable et le parcours intermédiaire
• « Principes fondamentaux de la conception, de la photographie et du développement de produits à l'aide de la diffusion stable en Python et applications des LLM pour les problèmes de science des données tels que le clustering et la classification »
• Projet GenAI
• Applications des LLM pour créer des intégrations pour des documents volumineux
• Applications de magasins Vector comme Pinecone pour stocker et indexer les intégrations de documents volumineux
• Comprendre l'importance de LangChain et ses applications
• Initialiser les agents, les outils et le magasin de vecteurs pour le stockage et la récupération
• Connectez les composants à l'aide de Chain et explorez la puissance des outils de LangChain
• Faites évoluer et déployez des applications d'IA générative à l'aide des services Azure OpenAI
• Développements futurs de l'IA générative

Capstone

• Capstone

Méthodologies de recherche

• Introduction à la recherche et au processus de recherche
• Conception de la recherche
• Revue de la littérature
• Gestion de projet de recherche
• Compétences en rédaction de rapports et en présentation
• Éthique scientifique

Mémoire de maîtrise

• Enquêter sur les habitudes alimentaires et les empreintes digitales des métabolites des consommateurs de plats à emporter (rapides) à l'aide de méthodes PCA et de regroupement
• Enquêter sur un diagnostic de maladies oculaires à l'aide de données ophtalmiques d'imagerie
• Structurer les images médicales avec la géométrie de l'information
• Utiliser les flux de médias sociaux pour placer des tweets concernant des catastrophes naturelles sur une carte
• Prévention de la fraude par carte de crédit grâce à la reconnaissance de formes
• Développement d'un système de recommandation pour un géant des médias
• Modélisation des risques pour les activités financières et la banque d'investissement

Nous offrons une expérience mixte d'apprentissage et de réseautage entre pairs

• Forum de discussion en direct pour la résolution des doutes entre pairs
• Excellentes opportunités de réseautage avec un bassin de plus de 10 000 anciens élèves
• Visites guidées approfondies en laboratoire de projets menés par l'industrie
• Améliorez-vous avec des séances hebdomadaires de clarification des doutes en temps réel

Le programme vous prépare à plusieurs rôles de données très demandés

• Ingénieur en apprentissage machine
• Ingénieur IA
• Développeur de logiciels
• Data Scientist