Livret pédagogique numérique 2014/2015
| 2I1AE2 | Fouille de données / Apprentissage | Informatique | S3 | ||||||
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| Cours : 6 h | TD : 6 h | TP : 6 h | Projet : 0 h | Total : 18 h | |||||
| Responsable : Christophe ROSENBERGER | |||||||||
| Pré-requis | |
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| aucun | |
| Objectifs de l'enseignement | |
| L'élève ingénieur y apprend des algorithmes visant à extraire de la connaissance à partir d'un ensemble d'informations (fouille de données), reconnaître par des techniques d'apprentissage des classes d'objets (apprentissage statistique) ou à résoudre des problèmes de modélisation statistique par des techniques non conventionnelles (algorithmes évolutionnaires). | |
| Programme détaillé | |
| - Analyse statistique d'informations - Réseaux bayésiens - Raisonnement à base de cas - Les réseaux de neurones - L'apprentissage statistique - Les algorithmes évolutionnaires |
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| Applications (TD ou TP) | |
| Reconnaissance de formes Optimisation non linéaire Extraction de connaissances |
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| Compétences acquises | |
| connaissances en apprentissage statistique connaissances sur les algorithmes évolutionnaires |
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| Bibliographie | |
| - Gérard Dreyfus , Gérard Dreyfus , Jean-Marc Martinez , Manuel Samuelides "Apprentissage statistique", Edition Eyrolles - Cornuéjols, A and Miclet L.: Apprentissage Artificiel. Concepts et algorithmes (2nd Ed.with revisions and additions - 2006 Eyrolles, 650 p - Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer (2006). |
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