v2.8.0 (4188)

Options de 3e année - SD-3A Interne : Sciences de données, Image et Intelligence Artificielle - Option Interne, S1

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 données

Composition du parcours

    IA317 IA306 IA318 PRIM380 IA312 DATA919 DATA923 IA326 DATA902

Unités d'enseignement

UE Type d'enseignement Domaines Catégorie d'UE Volume horaire Responsables Site pédagogique
DATA902 Optimisation pour Data Science Enseignement de Master Mathématiques Enseignement de Master. 40 Alexandre GRAMFORT
DATA919 Computer vision Enseignement de Master Enseignement de Master. Alasdair James NEWSON
DATA923 Markov Chain Monte Carlo - Theory and practical applications Enseignement de Master Enseignement de Master.
IA306 Deep learning I Enseignement scientifique & technique UE d'option interne. 24 Geoffroy PEETERS
IA312 Natural Language Processing Enseignement scientifique & technique UE d'option interne. 24 Chloe CLAVEL,
Matthieu LABEAU (EC)
IA317 Machine learning in high dimension Enseignement scientifique & technique Informatique UE d'option interne, Enseignement de Master. 24 Thomas BONALD
IA318 Reinforcement learning Enseignement scientifique & technique Informatique UE d'option interne, Enseignement de Master. 24 Thomas BONALD
IA326 Kernel Machines Enseignement scientifique & technique Mathématiques UE d'option interne. 24 Florence D'ALCHE
PRIM380 Projet de recherche et d'Innovation Master Projets 120 Daniela CIRIGLIANO PESCHARD
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