Description

Ce cours vise à initier les étudiants à l’exploitation des données expérimentales et à la programmation appliquée à l’intelligence artificielle (IA) et aux statistiques. Les étudiants apprendront à manipuler, visualiser et analyser des données issues d’expériences physiques, à construire des modèles simples et avancés d’apprentissage automatique (machine learning), et à interpréter les résultats dans un contexte scientifique.

Compétences requises

Notions de base en programmation (Python ou équivalent), algèbre linéaire, statistiques descriptives.

Compétences visées

·     Maîtriser les bases du traitement et de la visualisation de données scientifiques avec Python.

·     Utiliser les bibliothèques de calcul scientifique (NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy).

·     Comprendre les principes fondamentaux des statistiques appliquées à la physique expérimentale

·      Découvrir les concepts clés de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique (machine learning).

·     Développer une démarche critique sur l’utilisation des modèles statistiques et des algorithmes d’IA en sciences physiques.

Contacts

Responsable(s) de l'enseignement

• Yves Chapuis