Programme d’études 2018-2019English
Advanced Machine Learning
Unité d’enseignement du programme de Master en sciences informatiques à la Faculté des Sciences
CodeTypeResponsable Coordonnées
du service
Enseignant(s)
US-M1-SCINFO-060-MUE optionnelleSIEBERT XavierF151 - Mathématique et Recherche opérationnelle
  • SIEBERT Xavier

Langue
d’enseignement
Langue
d’évaluation
HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) CréditsPondération Période
d’enseignement
  • Anglais
Anglais2424000551er quadrimestre

Code(s) d’AAActivité(s) d’apprentissage (AA) HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
d’enseignement
Pondération
I-MARO-202Advanced Machine Learning2424000Q1?%

Unité d'enseignement

Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

  • Gérer des projets de développement informatique d'envergure
    • -Etre capable d'appliquer, de mobiliser, d'articuler et de valoriser les connaissances et les compétences acquises en vue de contribuer à la conduite et à la réalisation d'un projet
    • -Faire preuve d'autonomie et être capable de travailler seul ou en équipe
  • Gérer des travaux de recherche, de développement ou d'innovation
    • -Etre capable d'appréhender une problématique inédite relevant des sciences informatiques et de ses applications
    • -Pouvoir organiser et mener à son terme un travail de recherche, de développement ou d'innovation
  • Maîtriser les techniques de communication
    • -Pouvoir communiquer de façon claire, structurée et argumentée, tant à l'oral qu'à l'écrit, ses conclusions, ses propositions originales ainsi que les connaissances et principes sous-jacents
  • Développer et intégrer un fort degré d'autonomie
    • -Etre capable d'acquérir seul de nouveaux savoirs
    • -Poursuivre sa formation et développer de nouvelles compétences de façon autonome
  • Appliquer une méthodologie scientifique
    • -Avoir la capacité de mener une réflexion critique sur l'impact de l'informatique en général et, en particulier, lors de la contribution à des projets
    • -Faire preuve de rigueur, d'autonomie, de créativité, d'honnêteté intellectuelle, de sens éthique et déontologique.

Acquis d'apprentissage UE

Se familiariser avec les techniques contemporaines en analyse des données et en intelligence artificielle (apprentissage actif, apprentissage par renforcement, réseaux de neurones profonds). Etudier ces méthodes dans le cadre de la théorie de l'apprentissage statistique.

Contenu de l'UE

apprentissage actif, apprentissage par renforcement, réseaux de neurones profonds théorie de l'apprentissage statistique.

Compétences préalables

Sans objet

Types d'évaluations Q2 pour l'UE

  • Présentation et/ou travaux
  • Examen écrit

Commentaire sur les évaluations Q2 de l'UE

Épreuve théorique et présentation d'un projet sur logiciel  

Types d'évaluation Q3 pour l'UE

  • Présentation et/ou travaux
  • Examen écrit

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

idem Q1

Types d'activités

AATypes d'activités
I-MARO-202
  • Cours magistraux
  • Travaux pratiques

Mode d'enseignement

AAMode d'enseignement
I-MARO-202
  • Face à face

Supports principaux

AA
I-MARO-202

Supports principaux non reproductibles

AASupports principaux non reproductibles
I-MARO-202Sans objet

Supports complémentaires

AA
I-MARO-202

Supports complémentaires non reproductibles

AASupport complémentaires non reproductibles
I-MARO-202Sans objet

Autres références conseillées

AAAutres références conseillées
I-MARO-202Sans objet

Reports des notes d'AA d'une année à l'autre

AAReports des notes d'AA d'une année à l'autre
I-MARO-202Non autorisé
(*) HT : Heures théoriques - HTPE : Heures de travaux pratiques encadrés - HTPS : Heures de travaux pratiques supervisés - HD : Heures diverses - HR : Heures de remédiation - Dans la colonne Pér. (Période), A=Année, Q1=1er quadrimestre et Q2=2e quadrimestre
Date de génération : 07/11/2018
20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
Tél: +32 (0)65 373111
Courriel: info.mons@umons.ac.be