2.12.15 (706)

Enseignement scientifique & technique - APM_5AI04_TP : Probability and Machine Learning

Descriptif

L’objectif du cours est de présenter quelques outils fondamentaux en probabilités et statistiques, afin d’établir des garanties en apprentissage supervisé. Nous parlerons de probabilités numériques, d’inégalités de concentration, de confidentialité différentielle, et de minimisation de risque empirique.

 

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2 ECTS

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme M1 DAIIG - Maj. DATAAI - Data and Artificial Intelligence

Pour les étudiants du diplôme M1 DAIIG - Maj. IGD - Interaction, Graphics and Design

Pour les étudiants du diplôme M2 DAIIG - Maj. DATAAI - Data and Artificial Intelligence

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 Programme de mobilité des établissements français partenaires

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2 ECTS

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée écrêtée à une note seuil de 10)
    L'UE est acquise si Note finale >= 10
    • Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
    • Crédit d'Option 3A acquis : 2

    La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

    Pour les étudiants du diplôme Auditeurs libres des cycles ingénieurs IP Paris

    Le rattrapage est autorisé
      L'UE est acquise si Note finale >= 10
      • Crédits ECTS acquis : 2 ECTS

      Mots clés

      Réseaux bayésiens, fonction croyance, chaine de Markov, méthodes particulaires

      Support pédagogique multimédia

      Oui

      Veuillez patienter