v2.11.0 (5449)

Enseignement scientifique & technique - IA316 : AI and E-Commerce

Descriptif

Ce cours présentera les concepts et les outils essentiels des systèmes de recommandation. En quelques mots, les systèmes de recommendations consistent à mettre en correspondance des utilisateurs et des objets - tels que des films, des images, des produits. Plus généralement, il peut s’agir les utilisateurs et les objets peuvent être n’importe quels noeuds d'un graphe bi-partite donné. Cette mise en correspondance s'appuie d'une part sur les données des précédentes intéractions entre les utilisateurs et les objets - c’est-à-dire les arêtes du graphe dans la version abstraite - et d'autre part sur les données portant sur les utilisateurs et les objets eux-mêmes, c’est-à-dire sur les noeuds eux-mêmes.

Le plan du cours sera le suivant.

1. Concepts fondamentaux et premiers algorithmes (3h) - TP (3h)

2. Représentations et réseaux de neurones (3h) - TP (3h)

3. Temps réel et apprentissage par renforcement (3h)

4. Eléments d'architecture informatique pour les systèmes de recommandation (3h)

5. Challenge : présentation, encadrement et restitution (6h)

24 heures en présentiel (16 blocs ou créneaux)

Diplôme(s) concerné(s)

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Echange non diplomant

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2 ECTS

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
  • Crédit d'Option 3A acquis : 2

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme IA : Intelligence Artificielle

Vos modalités d'acquisition :

Obligatoire mais non notée

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

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