 | Programme d’études 2022-2023 | English | |
| Introduction à l'intelligence numérique | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| I-ISIA-021 |
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| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Français | Français | 16 | 20 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
Contenu de l'AA
Représentation de l'information numérique.
Analyse de l'information (quantification vectorielle, analyse en composantes principales)
Structures et modèles de classifcation (théorie de Bayes, mélagne de Gaussiennes)
Systèmes dynamiques (comparaison dynamiques, modèles de Markov)
Introduction aux réseaux de neurones artificiels et apprentissage profond
Les modalités d'enseignement sont susceptibles d'être ajustées en fonction du contexte d'enseignement imposé par les mesures sanitaires.
Supports principaux non reproductibles
Copies de présentations
Protocoles de laboratoires
Support complémentaires non reproductibles
néant
Autres références conseillées
sans objet
Mode d'enseignement
- En présentiel
Types d'activités
- Cours magistraux
- Travaux pratiques
- Projet sur ordinateur
- Etudes de cas
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend