Initiez-vous à l'apprentissage automatique pour les objets connectés
Lien et descriptif Mooc
Initiez-vous à l'apprentissage automatique pour les objets connectés
durée = 12 heures
Le principal objectif de ce cours est d'illustrer, sur un cas d'usage provenant de la communauté IoT, les possibilités de la science des données ou encore de l'intelligence artificielle. Plus précisément, il s'agit de mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique/statistique (machine/statistical learning).
Objectifs pédagogiques/bloc compétences
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
mettre en place les outils nécessaires à la science des données ;
exécuter une analyse exploratoire multidimensionnelle ;
expliquer la démarche et les enjeux de la classification supervisée ;
entraîner un algorithme de classification supervisée ;
expliquer l'évolution de l'IA ;
entraîner un algorithme d'apprentissage profond.
Tags/indexation
intelligence artificielle, science des données, apprentissage automatique, exploration statistique, caractérisation des données, classification supervisée, apprentissage profond, traitement du signal, artificial intelligence, data science, machine learning, statistical exploration, feature engineering, classification, deep learning, signal processing
Pré-requis
Ce cours nécessite quelques connaissances en mathématiques (algèbre linéaire, calcul matriciel) et des notions de traitement du signal (Fourier).
Les cours suivants sont des bons préalables pour comprendre ou des compléments pour approfondir les aspects méthodologiques de la démarche mise en œuvre :
Explorez vos données avec des algorithmes non supervisés
Séquençage
Identifiez les enjeux et objectifs de ce cours
Explorez des données multidimensionnelles
Prévoyez une activité humaine par classification supervisée
Appréhendez l'apprentissage profond
Nom établissement INSA
Toulouse
Enseignants et ingénieurs pédagogique
Philippe Besse
Professeur de Mathématiques à l'Université de Toulouse - INSA Institut de Mathématiques UMR CNRS 5219 Apprentissage & Statistique
Isabelle Belhaj
Ingénieure pédagogique