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Cette séance de cours couvre des concepts avancés dans les accélérateurs de particules et leurs applications de l'intelligence artificielle, y compris les bibliothèques d'apprentissage automatique, le pré-conditionnement des données, la détection d'anomalies, la reconnaissance de formes et l'optimisation bayésienne. Il explore les applications possibles de l'apprentissage automatique dans les accélérateurs de particules, telles que la reconnaissance de formes pour la détection d'anomalies, le diagnostic de défauts et la stabilisation de faisceau. L'instructeur discute de l'utilisation de modèles de substitution, de la détection de l'instabilité, des prévisions d'interverrouillage et des mesures d'évaluation pour les modèles d'apprentissage automatique en physique des accélérateurs.