- Cours (CM) 6h
- Cours intégrés (CI) -
- Travaux dirigés (TD) 8h
- Travaux pratiques (TP) 14h
- Travail étudiant (TE) -
Langue de l'enseignement : Français
Description du contenu de l'enseignement
Cet enseignement vise à faire connaître et savoir mettre en œuvre des méthodes d’apprentissage non-supervisé (clustering, association, motifs fréquents) et d’apprentissage profond (connaître la structure générale des réseaux de neurones et intérêt des réseaux de neurones convolutifs). Dans cette enseignement, les étudiants seront amenés à adapter et appliquer ces différentes méthodes sur des données d’applications variées.
Compétences à acquérir
Objectifs en termes de connaissances
- Connaître les différents paradigmes de l'apprentissage non supervisé
- Comprendre les principales méthodes d'apprentissage non-supervisé et profond
- Savoir utiliser les principales méthodes d'apprentissage non-supervisé et profond
Contact
Responsable
Nicolas Lachiche
Xavier Dolques
Céline Meillier