Résumé : Dans cette présentation, nous parlerons d'apprentissage supervisé, non supervisé, mais aussi des tendances récentes en apprentissage auto-supervisé et apprentissage en contexte. Cela permettra de préparer les TP de l'après-midi sur les systèmes de recommandation, reconnaissance de chiffres manuscrits, apprentissage de représentations de mots (word2vec) et modèles larges de langue (LLM). Comme on s'adresse à un public d'informaticiens, peut-être qu'il est particulièrement intéressant de parler de comment la dérivation automatique est implémentée dans les langages de programmation pour faire de la descente de gradient. On discutera enfin des liens entre algorithmes de plus courts chemins, programmation dynamique et apprentissage par renforcement.

Keywords : artificial intelligence; machine learning; automatic differentiation;
reinforcement learning; dynamic programming