Introduction Machine Learning et à l'intelligence artificielle - 3PMEIMLE

Objectif(s)

Ce cours est une introduction à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique : il présente les grandes lignes de l'apprentissage supervisé et non-supervisé, que ce soit la régression ou la classification. Il a pour objectif de présenter des méthodes et algorithmes de bases. A la fin de ce cours, les étudiant·es seront capables de mettre en place une chaîne simple d'IA dédiée à la régression ou la classification et de déployer le modèle sur un dispositif cible de type raspberry pi.

Contenu(s)

Ce cours présente :
_ la régression linéaire et la régression polynomiale ;
_ la classification par k-NN, k-means, classification hiérarchique ascendante (méthode Ward) ;
_ des architectures simples de réseaux de neurones (perceptron, perceptron multi-couches, réseaux convolutifs).

L'importance des données d'apprentissage est également abordée au travers du biais dans les données, du choix du modèle, de classes déséquilibrées, de la validation croisée, etc.

Base de mathématiques.
Cours de probabilités et statistiques
Cours de traitement du signal à temps continu.
Bases de programmation en python.