Description

Description du contenu de l'enseignement

• Représentation et analyse de données, généralisation sur l’apprentissage
• Apprentissage non supervisé et à l’apprentissage supervisé
• Modélisation par réseaux de neurones pour séries temporelles et images
• Etude de cas en sciences pour l’ingénieur : TP à l’aide d’un logiciel d’intelligence artificielle

Compétences visées

1. Disciplinaires

• Savoir écrire le programme informatique permettant de faire de l’apprentissage non-supervisé et supervisé
• Savoir définir les features (caractéristiques) pour des systèmes mécatroniques industriels
• Savoir évaluer les résultats obtenus et améliorer les démarches

2. Transversales

• Savoir développer l’autonomie
• Dans un domaine qui évolue très vite, savoir-faire une veille scientifique et technologique, et savoir chercher les informations

MCC

Les épreuves indiquées respectent et appliquent le règlement de votre formation, disponible dans l'onglet Documents de la description de la formation.

Régime d'évaluation

CT (Contrôle terminal, mêlé de contrôle continu)

Coefficient

2.0

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves