Machine learning
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Enseignement
Détails
Faculté Faculté des sciences et de médecine Domaine Informatique Code UE-SIN.06022 Langues Anglais Type d'enseignement Cours
Cursus Bachelor Semestre(s) SP-2020 Titre
Français Apprentissage automatique Allemand Maschinelles Lernen Anglais Machine learning Horaires et salles
Horaire résumé Lundi 14:15 - 17:00, Hebdomadaire (Semestre de printemps)
Struct. des horaires 2+2h par semaine durant 14 semaines Heures de contact 56 Enseignement
Responsables - Cudré-Mauroux Philippe
Enseignants - Cuccu Giuseppe
Description The goal of this course is to understand the foundation of Machine Learning as a field, providing the basis to master its many branches and applications. After an introduction about how machines learn, the focus will be on a short selection of key algorithms for supervised, unsupervised and reinforcement learning. The students will learn how parametrized function approximators can be used to take decisions, how to update their parametrization to modify their behavior, and how to leverage data and interactions in real-world applications.
The course is composed of theoretical lectures, explaining the inner working and intuitions behind the methods, interleaved with practical sessions to gain hands-on experience. The students will be introduced to both re-implementing (and customizing) some of the basic algorithms, and to applying the current standard libraries on practical applications.
The theoretical requirements include a basic understanding of linear algebra, calculus and statistic, as far as appropriate to understand the algorithms' inner workings. The practical sessions require a degree of familiarity with the Python programming language, and a working installation for the exercises. All lectures and material will be in English.
Objectifs de formation This course is set to provide a fundamental understanding of what is Machine Learning and how all of its methods operate, with practical experience on selected algorithms and libraries. The core objective is to support and facilitate further learning on the topic, both in the form of further self-study and as an introduction for advanced classes available in the Masters course.
Commentaire Les unités d’enseignement se composent généralement de deux heures de cours et deux heures d’exercices par semaine. Nous vous prions de bien vouloir vous conformer aux délais d’inscriptions aux épreuves de la Faculté des sciences et de médecine.
Softskills Non Hors domaine Non BeNeFri Oui Mobilité Oui UniPop Non Documents
Bibliographie - Y. Abu-Mostafa, M. Magdon-Ismail, L. Hsuan-Tien. Learning from Data. AMLBook.
http://amlbook.com/
- M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
https://www.springer.com/gp/book/9780387310732
- I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. Deep Learning. MIT Press.
https://www.deeplearningbook.org/
- R. Sutton, A. Barto. Reinforcement Learning. MIT Press.
https://mitpress.mit.edu/books/reinforcement-learning-second-edition -
Dates et salles
Date Heure Type d'enseignement Lieu 17.02.2020 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230 24.02.2020 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230 02.03.2020 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230 09.03.2020 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230 16.03.2020 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230 23.03.2020 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230 30.03.2020 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230 06.04.2020 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230 20.04.2020 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230 27.04.2020 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230 04.05.2020 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230 11.05.2020 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230 18.05.2020 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230 25.05.2020 14:15 - 17:00 Cours PER 21, salle C230 -
Modalités d'évaluation
Examen écrit - SP-2020, Session d'été 2020
Mode d'évaluation Par note Description COVID-19 – SP2020 / session d’examens ÉTÉ 2020
Examen écrit en ligne
Durée : 120 minutes
Selon modalité A de l'annexe du plan d'études en informatique
Condition L'admission à l'examen est soumise à la condition d'avoir passé 10/13 des devoirs au 31.05.2020, selon les critères de validation de l'examen définis dans les informations du cours. Examen écrit - SP-2020, Session d'automne 2020
Date 10.09.2020 14:00 - 16:00 Mode d'évaluation Par note Description COVID-19 – SP2020 / session d’examens ÉTÉ 2020
Examen écrit en ligne
Durée : 120 minutes
Selon modalité A de l'annexe du plan d'études en informatique
Commentaire examen oral en présence
20 min de préparation et 20 min d'examen -
Affiliation
Valable pour les plans d'études suivants: Ba - Economie politique - 180 ECTS
Version: 2018/SA_V03
3ème année 60 ECTS > Cours à choix - Maximum 18 ECTS > Cours à choix en informatique de gestion pour Économie politique 180 ECTS - SA 2018 - 3ème année > Apprentissage automatique / Maschinelles Lernen / Machine learning
Ba - Informatique de gestion - 180 ECTS
Version: 2020/SA_V02
3ème année 60 ECTS > Cours de 3ème année > Cours obligatoires 32.5 ECTS > Apprentissage automatique / Maschinelles Lernen / Machine learning
BcBa - Informatique de gestion - 60 ECTS
Version: 2021/SA_V03
Inscrivez-vous dans l'option correspondante à votre situation. > Standard > Min. 18 ECTS de la liste > Machine Learning
Complément DEEM en informatique
Version: 2022_1/V_01
Complément DEEM pour Informatique 60 ou +30 > Programmes 60 ou +30 > Complément au programme Informatique 60 > Complément DEEM pour Informatique 60 (dès SA2020)
Complément au MSc en Neurosciences digitales [MA]
Version: 2023_1/V_01
Complément au MSc en informatique > UE avancées en Informatique (niveau bachelor)
Complément au MSc in Bioinformatics and Computational Biology [MA]
Version: 2022_1/V_01
Complément au MSc in Bioinformatics and Computational Biology > UE avancées en Informatique (niveau bachelor)
Complément au MSc in Computer Science [MA]
Version: 2022_1/V_01
Complément au MSc en informatique > UE avancées en Informatique (niveau bachelor)
Enseignement complémentaire en sciences
Version: ens_compl_sciences
Paquet indépendant des branches > UE avancées en Informatique (niveau bachelor)
Informatique 120
Version: 2022_1/V_01
BSc en informatique, branche principale, 2-3ème années > Informatique 2e et 3e année, UE obligatoires (dès SA2021)
Informatique 30
Version: 2022_1/V_01
Branche complémentaire en informatique 30 > Informatique br. compl. 30 ou 60 ECTS à choix (dès SA2019)
Informatique 60
Version: 2022_1/V_01
Branche complémentaire en informatique 60 > Informatique br. compl. 30 ou 60 ECTS à choix (dès SA2019)
Informatique 50 [BSc/BA SI]
Version: 2022_1/V_01
BSc_SI/BA_SI, Informatique 50 ECTS, 1-3ème années > BSc_SI/BA_SI, Informatique, 2-3ème années, UE à choix pour 50 ECTS (dès SA2020)
Informatique [3e cycle]
Version: 2015_1/V_01
Formation continue > UE avancées en Informatique (niveau bachelor)
Informatique [DEEM] 60
Version: 2022_1/V_01
Branche complémentaire en informatique (DEEM) 60 > Informatique branche complémentaire DEEM 60 ECTS à choix (dès SA2021)
Informatique [POST-DOC]
Version: 2015_1/V_01
Formation continue > UE avancées en Informatique (niveau bachelor)
Préalable au Bioinformatique et biologie computationnelle [PRE-MA]
Version: 2022_1/V_01
Préalable au MSc in Bioinformtics and Computational Biology > UE avancées en Informatique (niveau bachelor)
Préalable au MSc en Neurosciences digitales [PRE-MA]
Version: 2023_1/V_01
Préalable au MSc en informatique > UE avancées en Informatique (niveau bachelor)
Préalable au MSc en informatique [PRE-MA]
Version: 2022_1/V_01
Préalable au MSc en informatique > UE avancées en Informatique (niveau bachelor)