Ce cours du deuxième semestre intitulé L’intelligence artificielle en physique médicale II initie les étudiants de première année Master en Physique Médicale aux concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique appliqués au domaine médical. Il couvre les principaux paradigmes d’apprentissage, notamment l’apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que les méthodes de classification et de regroupement des données comme K-means et K plus proches voisins (KNN). Le cours introduit également les réseaux de neurones artificiels à travers le neurone formel, le perceptron, les fonctions d’activation et les règles d’apprentissage. Il met ensuite l’accent sur les réseaux multicouches (MLP), l’algorithme de rétropropagation et les réseaux à fonctions radiales de base (RBF), en expliquant leur rôle dans la modélisation de problèmes complexes. L’objectif est de permettre aux étudiants d’acquérir les bases nécessaires pour comprendre et appliquer les techniques d’IA dans l’analyse des données médicales et l’aide au diagnostic.
- Enseignant: BOURKEB Khaled wassim