Cérémonie d’ouverture à l’IUC de l’École Thématique Internationale sur l’Intelligence Artificielle au Cameroun

Horaire

Lundi 25 Novembre 2024

10:50 – 12:20

Formation 1 (Room1)
Machine Learning
Yannick Benezeth – ImVia – UB Dijon

Ce cours introductif propose une initiation au machine learning, couvrant les concepts fondamentaux et les techniques avancées. Nous débuterons par les bases du machine learning supervisé et non supervisé, en abordant la régression et la réduction de dimension avec l’Analyse en Composantes Principales (ACP). Nous explorerons ensuite des algorithmes tels que K-Means pour le clustering et les machines à vecteurs de support (SVM) pour la classification. Nous aborderons également les perceptrons multicouches (MLP) pour la classification, avant de passer aux réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour le traitement d’images et aux réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour les données séquentielles.

12 :20-13:30

Déjeuner

13:30-14:15

Séminaire 1 (Room1)
Applications en endoscopie, imagerie cardiaque et interprétation de signaux physiologiques
Yannick Benezeth – Imvia – UB Dijon

Nous commencerons par une présentation des méthodes de remote photoplethysmography (rPPG) pour l’estimation des paramètres cardiaques par analyse vidéo, avant d’examiner les avancées en deep learning qui étendent ces techniques. Les applications en santé mentale basées sur ces travaux seront également abordées, notamment pour l’évaluation du stress et des émotions. Le séminaire se terminera par une ouverture sur la quantification de l’incertitude dans le deep learning avec un cas d’usage en imagerie cardiaque      

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Atelier 1 (Room2)

 Tuteurs Intelligents & hybridation en ingénierie de formation
Janvier Fotsing – Univ. Buea

Les tuteurs intelligents révolutionnent la formation en offrant une expérience d’apprentissage personnalisée et adaptative. Grâce à l’intelligence artificielle, ils détectent les forces et les faiblesses de chaque apprenant pour ajuster le contenu et le rythme d’apprentissage. Ces systèmes intelligents favorisent une acquisition de connaissances plus rapide et plus durable, en offrant un soutien constant et des feedback précis. Ils constituent ainsi un outil précieux pour les formateurs et les apprenants, en optimisant l’efficacité de la formation.

14:15 -15:00

Séminaire 2 (Room1)

Apprentissage profond applique en cardiologie, ophtalmologie et COVID-19 pour l’aide au diagnostic
Alain  Tieudeu – ENSP – univ.Yaoundé 1

Dans cette presentation, nous appliquons diverses architectures de reseaux de neurones convolutifs tels que SqueezeNet, VGG19 et ResNet pour l’analyse automatisee d’images en vue de la detection des maladies cardiovasculaires, du glaucome, et du COVID-19. Les resultats obtenus sont encourageants et suggerent les outils developes comme  avis-machine  pour les medecins

Atelier 1  Suite  (Room2)

Tuteurs Intelligents & hybridation en ingénierie de formation
Janvier Fotsing – Univ. Buea

15:00-15:30

Coffee break

15.30-16.15

Séminaire 3 (Room1)
Outils d’aide à la décision pour l’étude microscopique des tissus.
Fan Yang – Lead – uB Dijon

L’analyse microscopique des tissus, ou histologie, est l’outils le plus utilisé en routine clinique pour les diagnostics de cancers et de pathologies rénales notamment. Leur étude automatique à l’aide de méthodes de deep learning permet d’automatiser des tâches de routines fastidieuses, d’aider la recherche ou de complémenter les compétences du médecin. Nous verrons leur utilité et les méthodes déployées dans le cadre de la recommandation de traitements pour le cancer des ovaires et de l’aide au diagnostic pour les pathologies rénales.

16 :15 – 17 :00

Séminaire 4 (Room1)
Analyse de la boiterie (marche)
Aurelie Bertaux – Ciad – uB Dijon