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Langue officielle de l'école : Français
Cours
Cours 1 : Application de l'apprentissage par renforcement à la détection d'intruision
Cours 1 : Application de l'apprentissage par renforcement à la détection d'intruision
Dr Aurelie KPOZE
Cours 2 : De la linéarité à la non-linéarité dans les modèles d'IA noyaux, réseaux de neuronnes et transformers
Cours 2 : De la linéarité à la non-linéarité dans les modèles d'IA noyaux, réseaux de neuronnes et transformers
M. Seydou Nourou SYLLA
Cours 3 : Optimisation ds graphes
Cours 3 : Optimisation ds graphes
Mr Audace DOSSOU OLORY
La théorie des graphes est un domaine clé des mathématiques discrètes avec des applications vastes dans la science des données et l'intelligence artificielle. Nous explorerons les structures de graphes, leurs propriétés, et leurs utilisations. Nous verrons comment les graphes sont utilisés pour la gestion de données massives (réseaux sociaux, bases de données) et comment ils soutiennent les algorithmes d'apprentissage automatique, notamment dans les réseaux neuronaux graphiques (GNN) et les systèmes d'optimisation sur les graphes de recommandation
Cours 4 : Neural-Inspired signal processing: from the sensory cortex to image and sound processing
Cours 4 : Neural-Inspired signal processing: from the sensory cortex to image and sound processing
Pr Dario PRANDI
Cours 5 : Programmation par contraintes : concepts et applications
Cours 5 : Programmation par contraintes : concepts et applications
Marianne BALOGOUN
Cours 6 : L'IA dans les réseaux et ls systèmes d'information
Cours 6 : L'IA dans les réseaux et ls systèmes d'information
Pr Dario PRANDI
Cours 7 : AI for mathematical problem solving : Reasonning and proof
Cours 7 : AI for mathematical problem solving : Reasonning and proof
Dr Marshal I. Samson
Cours 8 : Numerical mathematics meets machine learning : from PDE to brain signal
Cours 8 : Numerical mathematics meets machine learning : from PDE to brain signal
Pr Piotr MINAKOWSKI
Programme_Provisoire_CIMPA-CARI2026 Final_2.pdfPage updated
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