Description

Ce cours d’approfondissement aborde différentes méthodes modernes d’apprentissage artificiel par l’étude de cas. Ainsi, à l’aide d’outils informatiques adaptés, une ou deux applications seront étudiées plus en profondeur en Sciences pour l’Ingénieur : apprentissage machine supervisé et non-supervisé.

Compétences visées

1. Disciplinaires

• Savoir développer la démarche du début jusqu’à la fin, en nettoyant également les données et en calculant les features
• Savoir augmenter les performances de la démarche choisie
• Avoir un regard critique sur les résultats obtenus

2. Transversales

• Savoir développer l’autonomie
• Savoir-faire une veille scientifique et technologique, et savoir chercher les informations

MCC

Les épreuves indiquées respectent et appliquent le règlement de votre formation, disponible dans l'onglet Documents de la description de la formation.

Régime d'évaluation

ECI (Évaluation continue intégrale)

Coefficient

1.0

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves