Ce module a pour objectif de familiariser les étudiants avec des approches basiques de machine learning. - Operational tasks and predictive cognitive modeling La … Ce cours propose dans un premier temps les principes de l'optimisation multi-objectifs en décrivant les méthodes permettant de résoudre ce type de problème, et ce, en se basant sur des études de cas réels. It involves a mixture of lectures, design exercises, programming assignments, and paper presentations. At the beginning of the Business Development labs, the students get familiar with business ethics and are grouped into teams. Numerical tour of Data Sciences: https://www.numerical-tours.com (G. Peyré). - Apply these key principles in the design of their interactive artifact. L'accent est mis sur le cas des problèmes à domaines finis. CM : 5h00, TD: 1h30, TP : 4h00, 2. Il permet également de poursuivre vers un doctorat afin de préparer une thèse en rejoignant un organisme de recherche (publique ou privée) ou un département R&D en entreprise The course also covers Collaborative Virtual Environments, a research area at the intersection of Virtual Reality, Augmented Reality, teleoperation, high-bandwidth communication, human-computer interaction and collaborative teleworking. Notions de base en : réseaux, systèmes, algorithmique classique et algorithmique de graphes ; Basic knowledge in Python. Their task in this class is to identify and reflect on these high level concepts. Ce cours est une introduction aux principes de formalisation et de de résolution de problèmes basés sur les méthodes de satisfaction (et/ou d'optimisation) de contraintes logiques, dont le champs d'application est très large. Ce cours est la suite du cours Data Warehouse I. Il met plus l'accent sur les ETL. convolutional neural networks, generative neural network (Variational auto-encoders, Generative auto-encoders, Adversarial auto-encoders). Elements of Information Theory, T. Cover. The course is organized in lecture classes and practical labs. Ces connaissances sont nécessaires autant aux développeurs d’application qu’aux administrateurs de base de données, par exemple pour la mise en place et la maintenance d’applications. Rudi Bruchez. éléments de base de la programmation mathématique, programmation de base. Des applications seront vues en TP sur la compréhension des statistiques, l'utilisation des estimateurs et l'analyse de données. - Naive Bayes Les métiers visés après ce parcours-type sont Data Analyste, Administrateur de bases de données, Gestionnaire de données massives, Gestionnaire d'applications, Intégrateur d'applications, Architecte de données, Concepteur/Développeur applications Big Data, Ingénieur en Recherche et Développement. Based on Unity software framework, teams of 2 to 3 students will choose within a number of projects proposals to implement an XR application based on available devices (such as HTC Vive, Microsoft HoloLens, Leapmotion, Haptic devices ...). - Expectation-Maximization By the end of this class, students should be able to identify the right evaluation method to consider depending on the type of users, the type of the system and design stage of the system. 2ème édition. - Python Basics (types, containers, control flow, exceptions, context managers, ...) Probabilistic Graphical Models However, behind the scenes a large part of this success is due to the development of neural architectures that are able to handle structured inputs and outputs. GPU programming, Intitulé de l’UE en anglais : 4- distribution of maximum likelihood estimates It successively covers human factors and psychology of HCI, the design process of interactive systems, interaction styles and models, and evaluation methods, especially those based on controlled experiments. Ce cours est un cours de mise à niveau en statistique pour les étudiants de science des données et intelligence artificielle. 1. Ces spécifications permettent la dérivation de cas de tests. - Vectorization and Operations on arrays quantique et nous étudierons le modèle de calcul standard: les familles With respect to projects featured in other lectures, the project will emphasize this idea of combining multiple components within a long-term project. Ce module vient en complément des modules "Introduction à l'apprentissage" et du module "probabilistés/Statistiques". They will have to carry out a bibliographic search on the selected topic, identify a valid dataset, and write a project proposal. Ce module est composé de cours, de TD et de TP. The courses will cover basic notions of experience planning and competition organization. • appliquer différentes méthodes de relaxation pour la résolution de problèmes d’optimisation combinatoire afin d’obtenir des bornes de bonne qualité, -Algorithmique parallèle PDCS M1 (recommandé). L’interaction sera optimisation stochastique et jeux stochastiques sera aussi abordée. content: L’enjeu de la représentation des connaissances est de permettre d’expliciter des connaissances humaines de toutes sortes dans un formalisme interprétable par une machine, i.e. Recent trends in parallel and distributed computing, Intitulé de l’UE en anglais : Cette UE consiste à réaliser un stage court d'initiation à la recherche dans une équipe d'un laboratoire de recherche. The Definitive Guide. [AI] TC2: OPTIMIZATION, Intitulé de l’UE en anglais : Laboratoire de recherche en informatique Pour réduire cette complexité, les différentes fonctions ont été décomposées en couches protocolaires. Claude Barras •Introduction aux problèmes stochastiques avec des contraintes en probabilité. [SOFT] Soft skills - Transversal Project A, Intitulé de l’UE en anglais : As deep learning technologies make impressive progress, it is tempting to think that the resolution of AI-complete problems such as Machine Translation is within reach. - les grands principes des bases de données 'in memory' Cet enseignement présente les principales techniques d'analyse et d'interprétation de données numériques telles que la séparation linéaire, la classification Bayesienne, le regroupement automatique et les réseaux connexionnistes. -Flynn's taxonomy and the parallel computer architecture. Stochastic optimization, Intitulé de l’UE en anglais : During this I&E course the students learn about the basic aspects of marketing, strategy, finance, controlling, HRM, IP Management, Economics, Organization and Project Management, Social Entrepreneurship, and Business Ethics. See: http://www.lix.polytechnique.fr/Labo/Marie-Paule.Cani/MasterAI/doku.php?id=seminarprogramm. Nous verrons dans ce cours comment construire des analyseurs en utilisant Lex et Yacc. -Algorithmes ``compute-bound'' et ``memory-bound". Une fois le courant passé, prenez des cours particuliers où vous le souhaitez : à domicile ou en ligne, à la maison, chez mamie, ou en vacances, tout est permis : nous avons tout … Machine Learning (TC 0) Isabelle Bloch Introduction aux réseaux Ad-hoc sans fil sous GNU/Linux et au développement sur systèmes embarqués Anne Vilnat The course also details how to collect data and analyze them to draw valid conclusions. - The challenges of Spoken Language translation - VAE Ap... La littérature italienne est aussi riche que sa langue et sa gastronomie. Gradient based, Newton, quasi-Newton and derivative-free algorithms will be presented. Pour garantir le fonctionnement correct de tels systèmes, un enjeu majeur est de savoir gérer la dynamique et les défaillances, qui se multiplient du fait du passage à la grande échelle. Nous aborderons les problématiques de génération de tests d’architecture de tests. -Vector parallelization using intrinsics and auto-vectorization. Intervenants: membres de l’équipe ParSys (LRI) et autres intervenants extérieurs selon les sujets proposés. Ce cours permet de se familiariser avec l'utilisation pratique de solveurs génériques de contraintes. Introduction to Signal Processing with Scipy This project will have to combine at least 2 of the 7 topics presented during the lectures. Les étudiants seront également formés à maîtriser les traitements de données et de connaissances volumineuses. Machine learning (TC0) La nature a développé des algorithmes répartis (sans contrôle centralisé), efficaces et peu gourmands en ressources et en énergie. Principes de sécurité (sécurité IPv4/IPv6, pare-feux, cloisonnement, VPN). Chloé Clavel L'objectif est d'acquérir suffisamment d'autonomie pour pouvoir aborder la résolution d'un projet plus complexe. Programmation linéaire, bases en algorithmique et en algèbre matriciel. Introduction aux technologies des environnements Big Data The project will be integrated with the Business Development Lab. Au cours des 10 dernières années, un grand nombre de liens importants entre l’optimisation, la théorie des jeux et la théorie de l’apprentissage ont été découverts. Introduction aux environnements Spark‐SQL et MongoDB (principes, mécanismes, utilisation). Topics suggested by students may be accepted subject to approval by the teacher. De cette analyse est né notre palmarès de l’éducation en France, par ville et département, publié en janvier 2019. Ils devront effectuer une recherche bibliographique sur le sujet choisi, identifier un dataset valable, et rédiger une proposition de projet. -Algorithmes parallèles du calcul matriciel. It is a course on the design and implementation of experimental arts and sciences projects, led by a trio composed of two scientists and an artist. Ce module couvrira les thèmes suivants : - aborder les notions de preuve d'algorithme réparti et d'analyse de complexité, Programmation linéaire, bases en probabilités. - do they actually learn what we expect? Le module « Auto-stabilisation » est axé sur une autre technique majeure de tolérance aux défaillances, complémentaire de la réplication. Une série de travaux dirigés et de travaux pratiques permet d’assimiler et d’appliquer les différents concepts étudiés. -Intel® Intrinsics Guide. Ce module est une introduction au langage des probabilités et à leurs applications aux statistiques. • 3D interaction: degrees of freedom, movement types, free hand gestures, gesture delimiters, embodied interaction, full-body interaction, etc. - Introduction to Seaborn and Bokeh - Image filtering with convolution Database Systems: The Complete Book, by Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, and Jennifer Widom. The students will have to conduct an advanced XR project. All in-class and homework exercises are required to complete the final project, so class attendance and participation is essential. ... À la maison ou en visio, les cours particuliers, ça continue et toujours avec 50 % de crédit d’impôt ! L’évaluation se fait par des épreuves de contrôle continu (interrogations écrites, TD notés, devoirs, ou lecture et présentations d’articles) et un examen terminal écrit ou oral (qui peut aussi être en forme de présentation d’article). Pour le savoir, Kelprof a passé au crible le système éducatif des villes de France. - Development environment and tools - Work on a small project (example: guitar tuner for spectral analysis) METHODOLOGIE DE L'ARGUMENTATION Exposer une idée, l'argumenter. 2013. Looking at visual encodings of data has been shown to reduce search time, enhance detection of anticipated or unanticipated patterns, enable perceptual inference operations and hypothesis formulation, help the monitoring of changing data, and help data exploration by providing a manipulable medium. This course offers students the possibility to develop their creativity and to increase their skills through a personal digital fabrication project related to their fields of interest. Des notions élémentaires en bases de données relationnelles (conception de schémas, programmation SQL et fondement de SQL) sont nécessaires. Homework includes: reading scientific articles, watching a list of relevant TED like videos about fundamentals and applications of social interaction and virtual humans design, designing a project use case and step-by-step writing a scientific article summarizing the project. [ISD] Traitement distribué des données. Présentation de la notion de flots et des algorithmes de calcul de flot maximal. Le rythme est de 1 journée (ou deux demi-journées) par semaine. As part of the HCID master, the BD labs will be developed in strong connexion with the HCID-driven Design Project, with user cooperation in all phases of the project, from a general described theme to a specific and finished result. Throughout the course, the students will be able to: 5- tests d’hypothèse (T-test, chi-square, ANOVA) - Parameter estimation 2003. … rencontrez-le via notre messagerie et prévoyez un premier cours gratuit.. Expliquez vos attentes lors du premier cours : il est offert ! The computational power of graphics processing units (GPU) have revolutionized artificial intelligence, data science, and scientific computing as they enable the solution of real-world problems at an unprecedented scale. The courses will cover modern machine learning methods through the use of machine learning scikit-learn and tensor flow libraries. Voir le descriptif de Soft skills - 1A (Langue). L’accent est mis sur le moteur de requêtes des SGBDs et l’optimisation des applications. - traitement distribué « big data » : utilisé dans le cas où les données sont tellement volumineuses qu'elles doivent résider sur un cluster de machine. They will also accompany the resulting experiences of the participants and the spectators. Information retrieval (TC3) This class with cover basic knowledge about relational databases and SQL in preparation to TC6 (datacomp2). L'évaluation du cours se base sur un devoir de programmation et un examen final écrit. Pour la voie par alternance, les étudiants devront avoir validé le M1 Data Science par alternance car les contrats avec les entreprises sont sur deux années. Data exploration and preprocessing with Pandas Distributed data mining and machine learning (dimensionality reduction, unsupervised learning, supervised learning) - Representation of data - probabilistic models and Bayesian learning La contraction musculaire consiste en un raccourcissement des différents sarcomères, juxtaposés les uns aux autres le long des fibres musculaires. A travers l'organisation d'un challenge en sciences des données, ils découvriront comment manipuler des données massives, formuler un problème, et proposer des solutions pour faire démarrer les participants. In discrete optimization the lecture will cover complexity theory, dynamic programming, approximation algorithms and heuristics to linear programming. High Performance Computing, Intitulé de l’UE en anglais : Advanced databases, NoSQL databases, machine learning, data mining algorithms. -Memory optimization (global memory, shared memory, coalescing). J. Leskovec, A. Rajaraman, J. Ullman.