2.12.15 (706)

Enseignement scientifique & technique - CSC_4SDS2_TP : Filière Data Science & Artificial Intelligence (créneau C) - Semestre 2

Descriptif

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Unités constitutives

UE Type d'enseignement Domaines Catégorie d'UE Volume horaire Responsables Site pédagogique
APM_4AI09_TP Advanced Statistics Enseignement scientifique & technique Mathématiques Cours du créneau C. 24 Philippe CIBLAT
APM_4AI12_TP Machine Learning for Text Mining Enseignement scientifique & technique Mathématiques Cours du créneau C. 24 Matthieu LABEAU
CSC_4AI07_TP Introduction to deep learning Enseignement scientifique & technique Image-Données-Signal Cours du créneau C. 21 Geoffroy PEETERS
CSC_4SD04_TP Graph Mining Enseignement scientifique & technique Mathématiques, Informatique Cours du créneau C. 24 Thomas BONALD
CSC_4SD07_TP Data Science for Biomedical data Enseignement scientifique & technique Mathématiques Cours du créneau C. 24 Elsa ANGELINI,
Nikola SIMIDJIEVSKI
PRJ_4SD06_TP Project in Data Science & ArtificiaI Intelligence Enseignement scientifique & technique Nikola SIMIDJIEVSKI

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 8 ECTS

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 8 ECTS
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