v2.4.0 (3177)

Options de 3e année - SD-3A Interne : Science des données - Option Interne, S1

Descriptif

Responsable : Pascal Bianchi
Responsable des stages : François Portier
Responsable des projets PRIM : Olivier Fercoq - Stéphane Lathuilière

L'option consistera, au 1er semestre :

Un projet PRIM pour 12 ECTS

et les unités d'enseignements suivantes :

  • IA317 - Large scale machine learning (2,5 ECTS)
  • IA306 - Deep learning (2,5 ECTS)
  • IA318 - Reinforcement learning (2 ECTS)
  • Au choix :

            - IA312 - Natural Langage Processing (2 ECTS)
            - DATA907 - Convex analysis and optimization theory (5 ECTS)
            - DATA906 - Introduction mathématique au compressed sensing (3 ECTS)
            - DATA916 - Machine learning, S. Clémençon (2,5 ECTS)
            - DATA923 - Bayesian Learning for partially observed dynamical systems, S. Le Corff (2,5 ECTS)
            - DATA919 - Computer Vision, A. Newton (2,5 ECTS)

            -DATA924-Bootstrap and resampling methods in machine learning (2,5 ECTS)

            -DATA928-Optimization for Datascience (5 ECTS)

          

Les étudiants entrant directement en 3e année ont également accès aux cours des filières au 1er semestre comme au 2e semestre, dans la limite des contraintes horaires, et pourront faire un second projet PRIM.

L'année scolaire commence par la Junior Conference on Data Science and Engineering à Saclay.

 

 

Diplômes concernés

Niveau requis

réussite de la filière SD ou, pour les 18 mois entrant directement en 3eA, connaissances équivalentes : • bonnes compétences en programmation, solides bases en statistiques et optimisation, cours de base en apprentissage statistique et en gestion de données

Composition du parcours

    SD301 IA317 IA306 IA318 PRIM380 IA312 IA326

Unités d'enseignement

UE Type d'enseignement Domaines Catégorie d'UE Volume horaire Responsables Site pédagogique
IA306 Deep learning I Enseignement scientifique & technique 24 Geoffroy PEETERS
IA312 Natural Language Processing Enseignement scientifique & technique 24 Chloe CLAVEL,
Matthieu LABEAU (EC)
IA317 Apprentissage en grande dimension Enseignement scientifique & technique 24 Thomas BONALD
IA318 Apprentissage par renforcement Enseignement scientifique & technique 24 Thomas BONALD
IA326 Kernel Machines Enseignement scientifique & technique Mathématiques 24 Florence D'ALCHE
PRIM380 Projet de recherche et d'Innovation Master Projets 120 Daniela CIRIGLIANO PESCHARD
SD301 Junior Conference on Data Science and Engineering Enseignement scientifique & technique Mauro SOZIO
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