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Apprentissage automatique

  • Composante

    ENSC

Code interne

CO8SCIA0

Description




Découverte de l'apprentissage automatique (Machine Learning).
Mots-clés :

Classification, régression.
Descente de gradient.
Perceptron, Perceptron Multi-Couches (MLP)
Réseaux de neurones artificiels
Carte auto-organisatrice
Scikit-learn, TensorFlow/Keras.



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Pré-requis obligatoires





Savoir programmer dans un langage informatique orienté objet.



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Syllabus





Intervenants : B. Pesquet, J.-M. Salotti.

Introduction au Machine Learning au travers d'un exemple end-to-end.
Fondamentaux du ML et formalisation mathématique : notions de modèle, perte, descente de gradient, métriques d'évaluation.
Langage Python : l'essentiel à savoir.
Classification supervisée, perceptron 1 couche.
Apprentissage supervisé, perceptron multi-couches.
Cartes auto-organisatrices.
Deep Learning : réseaux de neurones à convolution.
Introduction à l'apprentissage par renforcement.




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Informations complémentaires

Cognitique : Intelligence artificielle

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Modalités de contrôle des connaissances

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves

Type d'évaluationNature de l'épreuveDurée (en minutes)Nombre d'épreuvesCoefficient de l'épreuveNote éliminatoire de l'épreuveRemarques
Contrôle Continu IntégralContrôle Continu1

Seconde chance / Session de rattrapage - Épreuves

Type d'évaluationNature de l'épreuveDurée (en minutes)Nombre d'épreuvesCoefficient de l'épreuveNote éliminatoire de l'épreuveRemarques
Epreuve terminaleOral201documents autorisés