ECTS
2 crédits
Composante
Collège Sciences et Technologies pour l’Energie et l’Environnement (STEE)
Volume horaire
18h
Description
Ce cours présente des notions de base en apprentissage automatique et fouille de données.
Le but est de maîtriser des tâches de représentation, d'analyse et de traitement dans des environnements à grand volume de données hétérogènes et complexes, numériques et/ou symboliques, pour développer des solutions d'extraction d'information, d'aide à la décision et de prédiction.
Le cours introduit brièvement les différents paradigmes et leurs applications, et se concentre sur les aspects pratiques, notamment à travers des sessions de programmation. L'accent sera mis sur des techniques d'apprentissage automatique, leur cadre théorique et méthodologique, et leurs diverses applications, notamment dans le domaine des géoénergies.
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This course presents basic concepts in machine learning and data mining. The aim is to master representation, analysis and processing tasks in large volume environments of heterogeneous and complex numerical and/or symbolic data, in order to develop solutions for information extraction, decision support and prediction.
The course briefly introduces various paradigms and their applications, and focuses on practical aspects, in particular through hands-on sessions.
Emphasis will be put on machine learning techniques, their theoretical and methodological framework, and various applications to geoenergies.
Objectifs
À la fin de cette UE, vous serez capable de :
Ce module vise à fournir des outils de base sur l'apprentissage automatique et la science des données pour des problématiques énergétiques et environnementales.
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This module aims to provide basic tools on machine learning and data science for energy and environmental issues.
Heures d'enseignement
- Advanced compute tools - CMCours Magistral10,5h
- Advanced compute tools - TDTravaux Dirigés7,5h
Pré-requis obligatoires
Notions de bases en probabilités, statistiques et analyse des données.
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Basic knowledge of probability, statistics and data analysis.
Contrôle des connaissances
1er session : contrôle continu écrit
L’ évaluation se fait sur la base de deux contrôles continus écrits.
Pas de 2ème session.
Compétences acquises
Compétences | Niveau d'acquisition | |
|---|---|---|
| Produire et stocker les géoénergies | Modéliser numériquement des processus physico-chimiques pour prédire les caractéristiques des réservoirs géologiques, leur capacité de stockage, des fluides associés et leur écoulement. | x |
| Usages avancés et spécialisés des outils numériques | Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution sur le ou les domaines concernés par la mention | x |
| Se servir de façon autonome des outils numériques avancés pour un ou plusieurs métiers ou secteurs de recherche du domaine | x | |
| Acquisition, modélisation et analyse des données scientifiques appliquées aux Géoénergies | Mobiliser des savoirs hautement spécialisés, dont certains sont à l'avant-garde du savoir dans un domaine de travail ou d'études, comme base d'une pensée originale | x |
| Développer une conscience critique des savoirs dans un domaine et/ou à l'interface de plusieurs domaines | x | |
| Résoudre des problèmes pour développer de nouveaux savoirs et de nouvelles procédures et intégrer les savoirs de différents domaines | x | |
