MATI M2 - Méthodes d'apprentissage non supervisé et d'apprentissage profond

MATI M2 - Méthodes d'apprentissage non supervisé et d'apprentissage profond
Master Langues, littératures et civilisations étrangères et régionalesParcours Langues et sciences des données

Description

Cet enseignement vise à faire connaître et savoir mettre en œuvre des méthodes d’apprentissage non-supervisé (clustering, association, motifs fréquents) et d’apprentissage profond (connaître la structure générale des réseaux de neurones et intérêt des réseaux de neurones convolutifs). Dans cette enseignement, les étudiants seront amenés à adapter et appliquer ces différentes méthodes sur des données d’applications variées.

Compétences visées

Objectifs en termes de connaissances

  • Connaître les différents paradigmes de l'apprentissage non supervisé
  • Comprendre les principales méthodes d'apprentissage non-supervisé et profond

Objectifs en termes de compétences

  • Savoir utiliser les principales méthodes d'apprentissage non-supervisé et profond

Modalités d'organisation et de suivi

Semestre de printemps Master 1.
2h étudiant par semaine
Supports de cours et examens sur moodle

Contacts

Responsable(s) de l'enseignement