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Apprentissage statistique : modélisation décisionnelle et apprentissage profond (RCP209)

Objectifs

Ce cours présente des méthodes de modélisation décisionnelle à partir des données, notamment à travers les machines à vecteurs supports (SVM), les réseaux de neurones profonds, et la prédiction structurée, en vue de leur utilisation dans des applications réelles. L'apprentissage automatique permet de construire, à partir des données empiriques, des...En lire plus

Compétences

Fouille de données (data mining), aide à la décision, traitement des données dans les sciences de l'ingénieur et les sciences de l'environnement.

Légende :

  100% Internet - national

Condition d'accès / publics visés

Cet enseignement s'adresse aux auditeurs souhaitant acquérir des connaissances sur la modélisation à partir des données pour la reconnaissance des formes et la fouille de données (data mining).
Prérequis obligatoires : avoir suivi la première partie du cycle spécialisation de l'EICNAM ou avoir le niveau M1 (Bac + 4). Il est fortement recommandé d'avoir suivi au préalable l'UE RCP208 « Reconnaissance des formes et méthodes neuronales » ou un enseignement équivalent comportant une présentation des méthodes de base d'analyse des données et de modélisation descriptive des données.

Objectifs pédagogiques

Ce cours présente des méthodes de modélisation décisionnelle à partir des données, notamment à travers les machines à vecteurs supports (SVM), les réseaux de neurones profonds, et la prédiction structurée, en vue de leur utilisation dans des applications réelles.
L'apprentissage automatique permet de construire, à partir des données empiriques, des modèles pour la prise de décision. Les méthodes abordées ont de très nombreuses applications dans des domaines aussi divers que l'assurance qualité, le diagnostique médical, les véhicules autonomes, la bio-ingénierie, la climatologie, la sécurité environnementale, le marketing, la gestion de la relation client, la recherche d'information, etc.

Compétences visées

Fouille de données (data mining), aide à la décision, traitement des données dans les sciences de l'ingénieur et les sciences de l'environnement.

Niveau

Niveau 7 (Bac+5)

Contenu de la formation

Les thèmes abordés dans les séances de cours et de travaux pratiques (TP) sont :

  • Apprentissage supervisé : discrimination, régression, prédiction structurée.
  • Evaluation et sélection de modèles.
  • Arbres de décision et forêts d'arbres de décision (random forest).
  • Machines à vecteurs de support (SVM) : discrimination, régression, estimation du support d'une distribution, ingénierie des noyaux.
  • Réseaux de neurones, apprentissage de représentations, apprentissage profond (deep learning).
  • Modèles graphiques, apprentissage structuré.

Chaque séance de cours est suivie d'une séance de travaux pratiques (TP) permettant de mettre en œuvre les méthodes présentées.
Les TP sont réalisés en utilisant les plateformes Scikit-learn et Keras. Une introduction à Scikit-learn et à Keras est prévue lors des séances de TP.

Modalités de validation

Projet(s), Examen final

Accompagnement et suivi

Sous l’autorité pédagogique du certificateur Cnam, les équipes du Cnam Bretagne vous offrent un accompagnement pendant votre parcours de formation à la fois sur les aspects administratifs, financiers, pédagogiques et techniques.

ECTS : 6

Modalité Volume horaire Employeur Pôle Emploi Auto-financement
 
45 heures 900 € 225 € 225 €
Indexation officielle
FORMACODES

[M0A2C1] intelligence artificielle - [M0A2] informatique - [M0] information

communication

[M0A3B6] langage Python - [M0A3] langage informatique - [M0] information

Mots clés

Réseau neuronal, Machines à vecteurs support, Série chronologique, Régression linéaire, Data mining, Modélisation statistique, Modélisation quantitative, Reconnaissance des formes, Prévision, Analyse statistique des données, Algorithme d'apprentissage

Indicateurs de résultat

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Dernière mise à jour : 02/05/2022

INFOS
PRATIQUES

Durée

45 heures

Modalité

100% Internet - national  

Date de début des cours

16/10/2023

Date de fin des cours

17/02/2024

Accessibilité handicap

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