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Master InformatiqueUE Introduction à l’apprentissage artificiel

Contenu

L’apprentissage automatique et ses approches linéaires : techniques et limites. Autour de l’étude en profondeur de deux algorithme de séparation linéaire (le perceptron et SVM) : implémentation complète, preuves de convergence, propriétés, étude des performances sur des jeux de données, approfondissement des notions de généralisation, introduction Rademacher et Kolmogorov. Tout le long de l’UE, un cas d’étude sera mené, sur la base d’images ou de videos. La problématique de l’acquisition de données privées sera traitée, avec une mise en perspective sociétale (éthique, PI, rôle du citoyen, rôle de l’ingénieur). Mise en perspective des modèles non-linéaires.

Langue utilisée

Langue principale utilisée par cet enseignement : Français.

Volume des enseignements

  • Cours magistraux : 9 heures
  • Travaux dirigés : 9 heures
  • Travaux pratiques : 9 heures