Descriptif
Objectifs pédagogiques
Acquis d'apprentissageÀ l'issue de l'UE, l'élève sera capable de:
- Expliquer de façon unifiée ce qu'est l'apprentissage.
- Déterminer des limites fondamentales sur ce qui peut ou peut pas être appris.
- Implémenter des algorithmes d'apprentissage pour des tâches spécifiques.
Compétences de rattachement (et justification)
- 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 : Le cours enseigne l'implémentation (en full-stack; conception, implémentation, test, validation) d'algorithmes d'apprentissage pour des tâches spécifiques, y compris dans un contexte d'aide à la décision et de recherche automatique d'information.
- BC5.4 – Tester, gérer 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 : Le cours enseigne l'implémentation (en full-stack; conception, implémentation, test, validation) d'algorithmes d'apprentissage pour des tâches spécifiques, y compris dans un contexte d'aide à la décision et de recherche automatique d'information.
- Contrôle de connaissance : 1.5
- Leçon : 9
- Travaux Dirigés : 1.5
- Travaux Pratiques : 12
effectifs minimal / maximal:
/35Diplôme(s) concerné(s)
- Echange international non diplomant
- Programme de mobilité des établissements français partenaires
- M2 MICAS - Machine learnIng, CommunicAtions, and Security
- Diplôme d'ingénieur
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
Vos modalités d'acquisition :
Les TDs sont notés. La note finale est une moyenne pondérée entre le contrôle de connaissance et la moyenne des notes de TD.
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
- Crédit d'UE partagées acquis : 2.5
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Programme de mobilité des établissements français partenaires
Vos modalités d'acquisition :
Les TDs sont notés. La note finale est une moyenne pondérée entre le contrôle de connaissance et la moyenne des notes de TD.
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant
Vos modalités d'acquisition :
Les TDs sont notés. La note finale est une moyenne pondérée entre le contrôle de connaissance et la moyenne des notes de TD.
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme M2 MICAS - Machine learnIng, CommunicAtions, and Security
Vos modalités d'acquisition :
Les TDs sont notés. La note finale est une moyenne pondérée entre le contrôle de connaissance et la moyenne des notes de TD.
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Programme détaillé
- Why ML? ML and the broader landscape, ML vs. AI
- PAC/APAC model of learning, supervised and unsupervised learning as special cases, ERM, No Free Lunch Theorem
- Learning through uniform convergence, shattering, VC dimension
- What can/cannot be learned, statistical vs. computational complexity of learning
- Linear separators
- Linear regression, logistic regression
- Model selection/validation, K-NN, K-Means
