Une opportunité excitante pour les étudiants du CÉGEP qui leur permettrait d’acquérir des compétences de pointe à travers le processus de création tout en étant encadrés par des experts dans le domaine et d’élargir leur portfolio en science des données.

La cohorte d’automne d’une durée de 8 semaines auront lieu les samedis à à partir du 24 septembre 2022. Rejoignez le programme pour acquérir une expérience et des compétences concrètes en IA et pour repousser les limites de l’IA dans les projets de recherche et développement.

Les candidatures pour la cohorte d’automne 2022 sont ouvertes !

APPLIQUER MAINTENANT


Qu’offrons-nous exactement?

Ateliers virtuels et interactifs couvrant un large éventail de sujets d’IA tels que la manipulation de données, les modèles fondamentaux d’apprentissage automatique, l’apprentissage en profondeur, l’apprentissage par renforcement et d’autres sujets avancés, vous aurez l’occasion d’en savoir plus sur l’IA et comment l’appliquer.

En utilisant vos nouvelles compétences en IA et d’autres recherches indépendantes, vous travaillerez sur diverses tâches hebdomadaires. En cours de route, vous bénéficierez du soutien de spécialistes de l’IA pour vous guider dans l’exploration de nouveaux outils.

À la fin du programme, vous aurez l’occasion de compiler et de présenter vos travaux et vos apprentissages. Vous repartirez avec un portfolio fantastique !



Programme D’études

1. Introduction à l’apprentissage automatique    Qu’est-ce que l’IA ?
    Différence entre IA et ML
    Présentation des idées en ML

2. Cours intensif Python – Partie 1
    Variables
    l’expressions
    Les fonctions
    Structures de données 1

3. Cours intensif Python – Partie 2

    Structures de données 2
    Classes et objets
    Gestion des exceptions
    Des dossiers

4. Principes de fonctionnement des réseaux de neurones
    Fonctionnement d’un neurone artificiel
    Configuration de la formation
    Évaluer les performances des réseaux de neurones

5. Architectures de réseaux de neurones et apprentissage supervisé

    Attributs architecturaux des réseaux de neurones
    Architecture fondamentale :
    Anticipation (MLP)
    Ingrédients de l’apprentissage supervisé

6. Plus d’architectures : convolutions, récurrence et transformateurs
    Architectures avancées :
    Anticipation (CNN, transformateur), récurrent (RNN)
    Applications de ces architectures
    Études de cas : VGGNet, GPT-2

7. Apprentissage non supervisé et modèles génératifs
    Réduction de la dimensionnalité
    Regroupement
    Modèles génératifs : GAN
    Étude de cas : BigGAN

8. Aspects pratiques de l’IA et études de cas
    Utiliser les réseaux de neurones dans une application à part entière
    Tâches impliquées dans la construction d’un système d’IA pratique
    Systèmes d’IA interactifs
    Apprentissage par renforcement
    Étude de cas : DALL-E

Accessible

Nos programmes sont offerts à temps partiel et accueillent les personnes aux études, sur le marché de l’emploi et les personnes en situation de handicap ou aux aptitudes différentes.

Rigoureux

Venez acquérir une expérience pratique et des compétences de pointe en IA en collaborant à des projets créatifs où l’on vous offrira du soutien et du mentorat. C’est une occasion pour vous de repousser les limites de l’IA en prenant part à des projets de recherche et le développement.

Abordable

Selon nous, le revenu et la situation financière d’une personne ne devraient jamais bloquer l’accès aux études et à la formation, surtout pas dans un domaine aussi essentiel et transformationnel que l’IA. La représentation et le pouvoir de prise de décision dans le milieu de l’IA doit se faire de manière équitable pour l’ensemble de la population pour que l’IA profite à tous et toutes sans contribuer à l’inégalité des chances.

Ouvert à la diversité

Les programmes de recherche et développement soutiennent activement les valeurs de diversité et d’inclusion dans le secteur des technologies par une participation accrue des femmes, des minorités en général, des autochtones, des personnes LGBTQ2S et des personnes en situation de handicap et aux habiletés différentes.

Programmes de R&D de l’été 2021
Voir les programmes de R&D de l’été 2021

Des projets de technologie de pointe pour le monde réel d’aujourd’hui… et de demain

Qu’il s’agisse de combiner les possibilités de la recherche opérationnelle et de l’apprentissage machine en vue de doter l’IA de capacités émotionnelles pour avancer vers la IAG (intelligence artificielle générale) ou qu’il s’agisse de combiner la réalité virtuelle, la réalité augmentée et l’IA pour créer une toute nouvelle génération d’expériences numériques, nos projets ultramodernes vont aux limites de ce qui est réalisable… ou sera bientôt réalisable.

VOIR LES PROGRAMMES ET PROJETS PASSÉS

Des formations sur mesure adaptées à chaque projet

AI Launch Lab n’a pas pour mission d’offrir des formations ultra-standardisées et destinées au marché de masse. L’IA est en constante évolution et nous croyons qu’il faut d’abord faire une étude critique et poussée de chaque nouveau défi et problème qui se présente pour ensuite s’y attaquer avec un plan d’action ciblé et pertinent qui privilégiera l’utilisation des moyens les plus récents et les plus efficaces à notre disposition. Comme tous nos projets sont distincts et uniques, un calendrier et un plan d’apprentissage seront établis de manière à permettre aux participant(e)s d’acquérir une expérience enrichissante et des compétences de pointe et ainsi augmenter leurs chances de réaliser des projets formidables.

Communauté et passion

Lancement Lab est fier de proposer les meilleurs projets un apprentissage de valeur mais, au-delà de cet objectif, nous cherchons à créer une communauté unie et solide où nos participants et participantes pourront tisser des liens d’amitié solides, vivre des expériences qu’ils et elles n’oublieront jamais et cultiver leur passion de toujours travailler à améliorer le monde.


Un apprentissage bien fait peut être à la fois amusant et significatif.

Vous aimeriez collaborer avec nous ou proposer un projet de R-D à réaliser dans le cadre de notre programme? 

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