67 Intelligence artificielle Programme préparatoire Degree Programs

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.

Le cours commence par une introduction à la psychologie computationnelle et à l'intelligence artificielle, explorant la manière dont les modèles informatiques basés sur des processus peuvent être utilisés pour représenter le fonctionnement du cerveau humain, en utilisant des algorithmes pour simuler des aspects de la cognition et prédire le comportement. Nous examinerons ensuite la manière dont ces modèles sont en corrélation avec la neurobiologie, le réseau réel de cellules et de signaux qui constitue le cerveau, en étudiant les modèles neuronaux, la manière dont les réseaux neuronaux effectuent des calculs et les théories neuropsychologiques de l'apprentissage.

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.

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.

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.

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.

La chaire des services de renseignement et des systèmes démocratiques, en collaboration avec le Futures Factory Institute, a conçu le premier cours d'expert universitaire sur les futurs exploitables et l'analyse du renseignement où des techniques prospectives seront enseignées : étudier l'avenir pour changer le présent.

Bienvenue dans notre programme innovant d'école d'été, spécialement conçu pour les étudiants et les professionnels avant-gardistes désireux d'exploiter la puissance de l'intelligence artificielle (IA) pour faire progresser les objectifs du Green Deal. Ce programme unique fusionne des connaissances techniques de pointe avec un sens entrepreneurial, offrant aux participants une expérience d'apprentissage complète sur les technologies de l'IA et leur application en matière de développement durable.

La capacité des organisations à traduire un défi commercial en une solution technologique dicte l'adoption réussie de l'IA en Flandre. Dès lors, un élément est primordial : toujours se baser sur les besoins et opportunités stratégiques de l'entreprise pour élaborer un projet d'IA adapté et concret tout en incluant un business case clair.