Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Être capable de réaliser des projets d'envergure
• -Être capable de travailler en équipe et en particulier de communiquer efficacement et dans le respect des autres.
• -Pouvoir présenter oralement et par écrit les objectifs et les résultats d'un projet.
• Pouvoir communiquer clairement
• -Pouvoir communiquer oralement et par écrit des résultats de mathématique ou de domaines connexes en s'adaptant au public.
• Être capable de s'adapter à différents contextes
• -Avoir développé un fort degré d'autonomie permettant d'acquérir des savoirs complémentaires et des compétences nouvelles, permettant d'évoluer dans des contextes différents.
• -Être capable de mener une réflexion critique sur l'impact des mathématiques et sur les implications des projets auxquels ils contribuent

Acquis d'apprentissage UE

Voir l'unique activité d'apprentissage.

Contenu de l'UE

Ce cours faisant suite au premier cours de machine learning, il a pour but de compléter et d'approfondir les connaissances en apprentissage automatique et en analyse de données.

Compétences préalables

Avoir suivi avec succès le cours "Machine learning".

Types d'évaluations Q2 pour l'UE

• Présentation et/ou travaux
• Examen oral
• Exercice(s) coté(s)

Commentaire sur les évaluations Q2 de l'UE

Examen oral (60% des points)
Présentation et travaux (20% des points)
Exercices cotés (20% des points)
Un échec dans l'une des activités d'apprentissage entraîne l'échec global de l'unité d'enseignement
 

Types d'évaluation Q3 pour l'UE

• Présentation et/ou travaux
• Examen oral
• Exercice(s) coté(s)

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

Examen oral (60% des points)
Présentation et travaux (20% des points)
Exercices cotés (20% des points)
Un échec dans l'une des activités d'apprentissage entraîne l'échec global de l'unité d'enseignement