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

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

ECI (Évaluation continue intégrale)

Coefficient

1.0

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves