v2.11.0 (5449)

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

Descriptif

Responsable : François Portier
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)
        - IA326 - Kernel Machines (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.

 

 

Diplômes concernés

Niveau requis

Avoir réussi 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

Unités d'enseignement

UE Type d'enseignement Domaines Catégorie d'UE Volume horaire Responsables Site pédagogique
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