UE — Apprentissage automatique

Machine Learning 1 (méthodes classiques)

Informatique Master M1+M2 6 ECTS 60h CM/TD

Unité d'enseignement « Apprentissage automatique » — Informatique (M1, M2). Cette UE permet de construire les bases conceptuelles, méthodologiques et pratiques associées à la thématique.

Prérequis

Programme détaillé

T1. Fondamentaux — Concepts et méthodes de base

Objectif : Comprendre les concepts et méthodes de base de l'apprentissage automatique

T1.1. Développement et analyse de logiciels et d'applications et Conception et administration de bases de données et de réseau
  • Développement et analyse de logiciels et d'applications
  • Conception et administration de bases de données et de réseau
  • Études développement informatiques
  • Ingénierie en informatique
  • Intelligence artificielle

T1.2. Logiciel et Informatique scientifique
  • Logiciel
  • Informatique scientifique
  • Sécurité informatique
  • Informatique décisionnelle

T2. Applications et secteurs — Mise en pratique et débouchés

Objectif : Explorer les applications pratiques et les secteurs d'activité

T2.1. Secteurs d'activité
  • Activités spécialisées
  • scientifiques et techniques
  • Information et communication
  • Enseignement
  • Autres activités de services

T2.2. Métiers et compétences
  • Ingénieurs et cadres d'étude
  • recherche et développement en informatique
  • Chefs de projets informatiques
  • responsables informatiques
  • Études et développement informatique

T3. Approfondissement et recherche — Spécialisation avancée

Objectif : Approfondir les connaissances et se spécialiser

T3.1. Spécialisation
  • Systèmes d'information
  • Conseil en informatique
  • Administration de base de données
  • Mathématiques
  • Architecture de réseau

Compétences attendues

Ressources complémentaires