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Machine Learning en Santé

Mis à jour le

Responsable(s) : Mounia N. HOCINE

Code Cnam : USR235
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  • Durée : 50 heures (+/- 10%)
  • Package
  • 6 crédits

Présentation

Public, conditions d'accès et prérequis

Prérequis

Avoir des bases solides en statistique et en programmation

Objectifs

Offrir un savoir-faire sur la pertinence de l'utilisation des algorithmes de maching learning avec des travaux pratiques sur Python

 

Compétences et débouchés

Compétences

  • Description et pratique des outils de machine learning
  • Illustration de leur utilisation pertinente en pratique ainsi que leurs limites
  • Travaux pratiques sous Python

Parcours

Informations pratiques

Contact

Programme

Contenu

  1. Dr Kévin Yauy, médecin généticien et spécialiste en IA : Conférence d'ouverture inspirante sur le projet d'hôpital augmenté à Montpellier
  2. Mounia N. HOCINE, ingénieur : PREDICTION - DETECTION

Introduction au Machine Learning, à l’IA et à IA-Explicable en santé. 

Utilisation SQL et Python : gestion et analyse des données de la pandémie COVID-19 

Techniques de réduction de dimension

Algorithmes d’apprentissage supervisé et prédiction d’un événement santé indésirable 

Algorithmes d’apprentissage non supervisé et détection de regroupements ou d’anomalies 

Journal-club : Apport des algorithmes d’IA par rapport aux méthodes classiques

     3. Kawtar Chibani, ingénieur : LARGE LANGUAGE MODELS

Cours et TP sur Large Language Models & Knowledge Graphs

     4. Veselin Doychinov, ingénieur : COMPUTER VISION

Cours et TP sur le Deep Learning et la segmentation sémantique

 

 

Modalités d'évaluation

QCM

Data Challenge

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