- Cours (CM) 140h
- Cours intégrés (CI) -
- Travaux dirigés (TD) -
- Travaux pratiques (TP) -
- Travail étudiant (TE) -
Langue de l'enseignement : Français
Description du contenu de l'enseignement
- Apprentissage supervisé
- Apprentissage non supervisé
- Deep learning
Compétences à acquérir
- Développer des compétences techniques sur les méthodes d’apprentissage automatique supervisé (LASSO, Boosting, SVM, etc.). Applications pratiques dans le contexte des dynamiques économiques et de gestion
- Développer des compétences techniques sur les méthodes d’apprentissage automatique non supervisé (Clustering, PCA, etc.). Applications pratiques dans le contexte des dynamiques économiques et de gestion
- Maîtriser les principes de bases des techniques d’apprentissage profond (réseau de neurones artificiels). Applications pratiques dans le contexte des dynamiques économiques et de gestion mais aussi sur reconnaissance faciale, reconnaissance vocale, et vision par ordinateur.
Contact
Responsable
Stefano Bianchini