Code
IGYF CSC 8607
Level
M2
Graduate
Graduate
Semester
Fall
Domain
Informatique
Program
Programme Ingénieur
Language
Français/French
ECTS Credits
4
Class hours
45,5
Workload
45,5
Program Manager(s)
Department
- Informatique
Organisation
Cours/TD/TP/projet/examen : Cours, TP, projet, examenLearning objectives
À l'issue de ce cours, les étudiants auront développé une maîtrise théorique et pratique et seront capables de :
•
CDIO Skills
- 1.3 - Advanced engineering fundamental knowledge, methods and tools
- 2.2 - Experimentation, investigation and knowledge discovery
- 2.2.2 - Survey of Print and Electronic Literature
Prerequisites
Connaissances en algèbre linéaire (vecteurs, matrices). Bases en calcul différentiel. Introduction à la programmation en Python. Notions de probabilité et de statistiques.
Keywords
deep learning, perceptron, réseaux de convolution, réseaux récurrents, réseaux d'attention, backpropagation, optimisation, régularisation, apprentissage supervisé, intelligence artificielle
Content
La finalité de ce cours est de rendre les étudiants autonomes dans la création, l'entraînement et l'évaluation de modèles d'intelligence artificielle complexes. Le programme théorique couvre les concepts suivants :
•
Evaluation
Notes totales : 20 points.
• Contrôle continu : 20%
• Projets : 40%
• Contrôle final : 40%
Seuil de validation : 10/20.
Assessment formula
L’évaluation sera réalisée de manière continue et finale :
• Contrôle continu (4 points) : 4 mini-tests sur les notions clés.
• Projets (8 points) : Un ou plusieurs projets mettant en œuvre les concepts vus en cours.
• Contrôle final (8 points) : Évaluation écrite pour tester la compréhension globale.
References
https://www-inf.telecom-sudparis.eu/COURS/CSC8607/Supports/
Pedagogical methods
Le cours adopte une approche mêlant théorie et pratique :
• Cours magistraux pour poser les bases conceptuelles.
• Travaux dirigés (TD) pour appliquer les notions apprises à des problèmes concrets.
• Projets permettant aux étudiants de concevoir et d’entraîner leurs propres modèles de deep learning.
• Études de cas sur des applications réelles pour illustrer les concepts.
L'accent sera mis sur l'expérimentation et la réflexion critique sur les résultats obtenus.