Introduction à l'apprentissage automatique

À travers des études de cas et des exemples pratiques, le cours explore, du contexte historique aux pratiques actuelles, comment les systèmes d'apprentissage automatique sont mis en œuvre, pourquoi ils fonctionnent de cette manière, dans quels contextes ils sont appropriés ou non, et comment intégrer tout au long du processus de développement et de déploiement des considérations essentielles telles que l'équité, la responsabilité, la transparence, l'éthique, la sécurité ainsi que la durabilité. Le cours présente également les intersections et applications émergentes, notamment dans les domaines du droit, des politiques publiques, des sciences sociales, de la médecine, du changement climatique, de la physique, des sciences des matériaux, de la surveillance, des plateformes en ligne, du design, de la gestion et de la publicité. À partir d'applications réelles, le cours montre comment les systèmes d'apprentissage automatique peuvent être conçus, développés, déployés, contestés, démantelés, évalués, critiqués, améliorés, réglementés et gérés.