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)
Diplôme(s) concerné(s)
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour 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.