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Summer Schools

CentraleSupélec - Summer School on Artificial Intelligence

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Centrale Supélec Summer Schools
Date de tri
Lieu de l'événement
CentraleSupélec - 3 Rue Joliot Curie, 91190 Gif-sur-Yvette

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Du 27 juin au 10 juillet 2022, rendez-vous pour la 4ème édition de l'école d'été en Intelligence Artificielle, organisée par CentraleSupélec.
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La Summer School AI, organisée par CentraleSupélec, combine des conférences, des tutoriels et des sessions pratiques dans des domaines tels que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et par renforcement, la vision par ordinateur et l'apprentissage sur les réseaux. Le programme comprend également des compétitions par équipe, ainsi que des opportunités de réseautage avec des professionnels de la recherche et de l'industrie innovante.

Les candidatures pour l'édition 2022 sont désormais ouvertes !

Des compétences en Python et en programmation sont requises pour le programme. Si vous n'êtes pas familier avec Python, vous devrez en apprendre les bases avant le début de l'école d'été. Afin de prouver leur niveau en Python, les étudiants devront fournir dans la section d'inscription un projet précédemment réalisé démontrant leurs compétences en programmation.

Objectifs de la formation

L'école d'été en IA vise à introduire les étudiants dans le domaine de l'intelligence artificielle et leur permettre d'acquérir de nombreuses compétences-clés :

  • en couvrant un large éventail de sujets, de méthodologies et d'applications connexes ;
  • en donnant aux étudiants l'occasion d'acquérir une expérience pratique pour traiter des problèmes du monde réel ;
  • en organisant des visites éducatives dans des entreprises et des institutions où se déroule la recherche fondamentale sur l'intelligence artificielle ;
  • une bonne compréhension des principaux sujets et méthodologies de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle en général, notamment l'apprentissage profond, la vision par ordinateur, l'apprentissage par renforcement, le traitement du langage naturel et l'analyse des réseaux ;
  • renforcer leurs compétences en programmation en Python en implémentant et en évaluant divers algorithmes d'apprentissage automatique et en travaillant sur un défi de données du monde réel.