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Les systèmes d'apprentissage profond avancés représentent certaines des prouesses techniques les plus sophistiquées de notre époque, combinant des connaissances théoriques issues des neurosciences et des mathématiques, l'ingénierie pratique de l'informatique distribuée et de la conception de systèmes, ainsi que l'expertise de domaine de nombreux secteurs d'application. La construction de tels systèmes nécessite de combiner des connaissances dans plusieurs disciplines: comprendre non seulement les réseaux neuronaux, mais aussi l'optimisation, les systèmes distribués, le génie logiciel, la gestion des données et les défis spécifiques à chaque domaine.Le domaine reste jeune, avec d'énormes opportunités d'innovation et d'impact. Des modèles dont l'entraînement semblait autrefois impossible sont aujourd'hui entraînés couramment. Des déploiements à des échelles inimaginables il y a quelques années fonctionnent désormais de manière fiable. Des applications qui relevaient de la science-fiction profitent aujourd'hui à des milliards d'utilisateurs. Pourtant, d'énormes défis subsistent: construire des systèmes suffisamment efficaces pour un déploiement en périphérie (edge), suffisamment équitables pour éviter d'amplifier les biais sociétaux, suffisamment robustes pour gérer les décalages de distribution et les entrées adverses, et suffisamment interprétables pour permettre la compréhension et la confiance.

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9786209600630

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