Descriptif
http://datascience-x-master-paris-saclay.fr/le-master/structure-des-enseignements/
Objectifs pédagogiques
Acquis d'apprentissage
À l'issue de l'UE, l'élève sera capable de:
- Analyser la convergence d’algorithmes numériques dans un environnement bruité
- Mettre en oeuvre des méthodes d’apprentissage par renforcement
Compétences de rattachement (et justification)
- BC10.3 – Analyser une résolution par des approches formelles ou mathématiques; Justification : L’UE fournit les outils permettant d’analyser la convergence des algorithmes itératifs rencontrés notamment dans le domaine de la science des données.
- BC5.2 – Concevoir un système de traitement de données, d’intelligence artificielle, d’apprentissage machine dans un objectif d’aide à la décision ou de recherche automatique d’information; Justification : L’UE permet aux élèves de comprendre la mise en oeuvre d’algorithmes d’apprentissage par renforcement, permettant de déterminer les politiques optimales de décision dans un environnement stochastique.
effectifs minimal / maximal:
10/Diplôme(s) concerné(s)
- Auditeurs libres des cycles ingénieurs IP Paris
- Echange international non diplomant
- Diplôme d'ingénieur
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
- Crédit d'Option 3A acquis : 2.5
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Auditeurs libres des cycles ingénieurs IP Paris
Programme détaillé