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Ingénierie logicielle pour l'IA

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    ENSEIRB-MATMECA

Code interne

EI9PR363

Description

Données déséquilibrées

Choix du modèle, choix de la métrique
Travail sur les données
Application à un cas industriel sur données de capteurs

Détection d'objets

Utilisation de modèles pré-entraînés
Transfer learning
Application à un cas industriel sur données de vision par ordinateur

Déploiement

Packaging d'un modèle ML
Usage de FastAPI et Docker
Notions de monitoring d'un modèle

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Heures d'enseignement

  • CICours Intégré12h

Modalités de contrôle des connaissances

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves

Type d'évaluationNature de l'épreuveDurée (en minutes)Nombre d'épreuvesCoefficient de l'épreuveNote éliminatoire de l'épreuveRemarques
ProjetContrôle Continu1