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Intelligence artificielle au service des épidémies Application à la Covid19

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dc.contributor.author BENAHMED, Sarah
dc.contributor.author ATTAR Latifa, Meriem
dc.date.accessioned 2023-09-07T12:19:18Z
dc.date.available 2023-09-07T12:19:18Z
dc.date.issued 2022-07-04
dc.identifier.uri http://e-biblio.univ-mosta.dz/handle/123456789/24047
dc.description.abstract Dans la lutte contre les maladies infectieuses, il est important de comprendre comment les agents pathogènes infectieux se propagent parmi la population humaine, faisant de la modélisation épidémiologique un outil utile pour décrire le mécanisme de ces épidémies complexes afin d’interpréter les données épidémiologiques. Avec la nécessité d'estimer le nombre de cas de la COVID19 (infection, guérison ou décès), l'idée est de modéliser l'épidémie en utilisant l'une des techniques de l'intelligence artificielle, telles que les modèles à base d'agents, les modèles d'automates cellulaires, modélisation par algorithme génétique ou bien la modélisation par apprentissage en profondeur (Deep Learning). Dans notre travail nous allons adopter la méthode la plus utilisée dans les travaux existants qui est le Deep Learning appliqué à l’épidémie de la Covid19. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.relation.ispartofseries MINF329;
dc.subject épidémie en_US
dc.subject Covid19 en_US
dc.subject technique de l’intelligence artificielle en_US
dc.subject modélisation en_US
dc.subject l'apprentissage en profondeur en_US
dc.title Intelligence artificielle au service des épidémies Application à la Covid19 en_US
dc.type Other en_US


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