Descriptif
Responsable : Pavlo MAZHAROVSKI - Pascal BIANCHI
Responsable des stages : Pavlo MAZHAROVSKI
Responsable des projets PRIM : 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)
- 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 donnéesComposition du parcours
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IA306 IA312 IA317 IA318 IA326 DATA919 DATA934 PRIM380