ECTS
4 crédits
Composante
Collège Sciences et Technologies pour l’Energie et l’Environnement (STEE)
Volume horaire
58,5h
Description
Aperçu de l’ingénierie mathématique de l’apprentissage profond, fondements de l’apprentissage profond,
description mathématique de base des modèles, algorithmes et méthodes d’apprentissage profond.
Description du contenu du cours :
1. Introduction,
2. Principes de l’apprentissage automatique,
3. Réseaux neuronaux simples,
4. Algorithmes d’optimisation,
5. Les réseaux profonds de type feedforward,
6. Réseaux neuronaux convolutifs,
7. Modèles de séquences,
8. Architectures et paradigmes spécialisés.
Objectifs
À la fin de cette UE, vous serez capable de :
- Comprendre les fondements de l’apprentissage profond,
- Savoir mettre en œuvre les algorithmes et méthodes d’apprentissage profond.
Heures d'enseignement
- CMCours Magistral31,5h
- TDTravaux Dirigés27h
Contrôle des connaissances
Session unique : 100% Contrôle Continu écrit.
Projets.
Compétences acquises
Compétences | Niveau d'acquisition | |
|---|---|---|
| Appui à la transformation en contexte professionnel | Respecter les principes d'éthique, de déontologie et de responsabilité environnementale | 3 - Maitrise |
| Développement et intégration de savoirs hautement spécialisés | Conduire une analyse réflexive et distanciée prenant en compte les enjeux, les problématiques et la complexité d'une demande ou d'une situation afin de proposer des solutions adaptées et/ou innovantes en respect des évolutions de la réglementation | 3 - Maitrise |
| Résoudre des problèmes pour développer de nouveaux savoirs et de nouvelles procédures et intégrer les savoirs de différents domaines | 3 - Maitrise | |
| Développer une conscience critique des savoirs dans un domaine et/ou à l'interface de plusieurs domaines | 3 - Maitrise | |
| Mobiliser des savoirs hautement spécialisés, dont certains sont à l'avant-garde du savoir dans le domaine de la chimie et/ou la microbiologie de l'environnement comme base d'une pensée originale | 3 - Maitrise | |
