Machine learning
- Code de l'UE IHDCM037
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Horaire
15 15Quadri 1
- Crédits ECTS 3
- Langue
- Professeur
A l'issue du cours, l'étudiant devra pouvoir faire preuve d'une compréhension des différents thèmes abordés, c'est-à-dire être capable d'exprimer avec ses propres mots la théorie et les méthodes vues au cours et expliquer dans quel contexte celles-ci sont utiles.
L'apprentissage automatique concerne les programmes informatiques qui améliorent automatiquement leurs performances grâce à l'expérience (par exemple, les programmes qui apprennent à reconnaître les visages humains, à recommander de la musique et des films et à conduire des robots autonomes). Ce cours couvre la théorie et les algorithmes pratiques pour l'apprentissage automatique à partir d'une variété de perspectives.
Exercises pratiques en Python (scikit-learn).
Examen oral avec préparation écrite.
Formation | Programme d’études | Bloc | Crédits | Obligatoire |
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Master 60 en sciences informatiques (horaire décalé) | Standard | 0 | 3 | |
Master 60 en sciences informatiques (horaire décalé) | Standard | 1 | 3 |