Master

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

  • Cours (CM) 6h
  • Cours intégrés (CI) -
  • Travaux dirigés (TD) 8h
  • Travaux pratiques (TP) 14h
  • Travail étudiant (TE) -

Langue de l'enseignement : Français

Description du contenu de l'enseignement

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 à acquérir

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

Contact

Responsable

Xavier Dolques

Céline Meillier

Nicolas Lachiche


MASTER - Biotechnologies

Établissement associé de l'Université de Strasbourg
Fondation Université de Strasbourg
Investissements d'Avenir
Ligue européenne des universités de recherche (LERU)
EUCOR, Le Campus européen
CNRS
Inserm Grand Est
HRS4R