Programme d’études 2023-2024 | English | ||
Energy Analytics | |||
Unité d’enseignement du programme de Master : ingénieur civil en génie de l'énergie (MONS) (Horaire jour) à la Faculté Polytechnique |
Code | Type | Responsable | Coordonnées du service | Enseignant(s) |
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UI-M1-IRENER-203-M | UE Obligatoire | GOSSELIN Bernard | F105 - Information, Signal et Intelligence artificielle |
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Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Crédits | Pondération | Période d’enseignement |
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| Anglais, Français, Anglais | 18 | 18 | 0 | 0 | 0 | 3 | 3.00 | 1er quadrimestre |
Code(s) d’AA | Activité(s) d’apprentissage (AA) | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement | Pondération |
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I-ILIA-202 | Advanced Deep Learning | 6 | 6 | 0 | 0 | 0 | Q1 | |
I-ISIA-041 | Machine Learning and Data Analysis for Energy Systems | 12 | 12 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
Unité d'enseignement |
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Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme
Acquis d'apprentissage de l'UE
Understand and identify the needs in terms of data analytics in modern energy systems.
Master data science technologies for data filtering, analysis and correlation within energy data systems
Master fundamentals of Machine Learning (supervised and unsupervised learning).
Implement and apply these techniques in Python to selected use-cases from the energy systems community.
Process energy data represented with temporal series by machine learning models (ARIMA processes, non-linear systems, etc.).
Use the presented approaches like guides and implement them to find a solution to a given problem (case study) in data analysis for energy systems.
Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique
AA ‘Machine Learning and Data Analysis for Energy Systems':
Needs in terms of data analysis in modern energy systems
Data Analysis and filtering
Supervised learning: polynomial regression, classification (logistic regression), model selection and diagnosis (bias-variance trade-off, cross-validation, regularization), introduction to advanced models (neural networks: the MultiLayer Perceptron, etc.),
Unsupervised learning: clustering (K-means, evaluation of partitions), Principal Component Analysis
Application of the concepts on energy use-cases, using the Python programming language
AA ‘Deep Learning for Energy Systems and Time Series':
Introduction and presentation of deep neural networks ;
Basics and types of recurrent neural networks (RNN, LSTM, GRU, etc.) ;
Optimization and regularization techniques of deep neural networks and RNNs ;
Evaluation metrics of recurrent neural networks.
Compétences préalables
Fundamentals of Statistics
Type(s) et mode(s) d'évaluation Q1 pour l'UE
Commentaire sur les évaluations Q1 de l'UE
Oral exam with written preparation time, without course material
Type(s) et mode(s) d'évaluation rattrapage Q1 (BAB1) pour l'UE
Commentaire sur les évaluations rattrapage Q1 (BAB1) de l'UE
Not applicable
Type(s) et mode(s) d'évaluations Q3 pour l'UE
Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE
Oral exam with written preparation time, without course material
Types d'activités
AA | Types d'activités |
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I-ILIA-202 |
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I-ISIA-041 |
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Mode d'enseignement
AA | Mode d'enseignement |
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I-ILIA-202 |
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I-ISIA-041 |
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Supports principaux non reproductibles
AA | Supports principaux non reproductibles |
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I-ILIA-202 | Sans objet |
I-ISIA-041 | Sans objet |
Supports complémentaires non reproductibles
AA | Support complémentaires non reproductibles |
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I-ILIA-202 | Sans objet |
I-ISIA-041 | Sans objet |
Autres références conseillées
AA | Autres références conseillées |
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I-ILIA-202 | Sans objet |
I-ISIA-041 | Sans objet |