Apprentissage automatique appliqué
Décalage de domaine, Transformers, Réseaux de neurones récurrents (RNN), Grands modèles de langage (LLM)
Exploration de techniques d’apprentissage automatique de pointe pour résoudre des problèmes concrets, en mettant l’accent sur l’adaptabilité des modèles d’un domaine à l’autre et sur l’exploitation des architectures Transformer pour l’analyse de données séquentielles.