logo
v2.11.0 (5790)

PA - C4B - INF581 : Advanced Machine Learning and Autonomous Agents

Domaine > Informatique.

Descriptif

Driven by recent breakthroughs, rapidly growing collections of data, and a plethora of exciting applications, artificial intelligence is experiencing massive interest and investment from both the academic and industrial scene.

This course selects a number of advanced topics to explore in machine learning and autonomous agents, in particular:

  • Probabilistic graphical models (Bayesian networks, ...)
  • Multi-output and structured-output prediction problems
  • Deep-learning architectures
  • Methods of search and optimization (Beam search, epsilon-approximate search, stochastic optimization, Monte Carlo methods, ...)
  • Sequential prediction and decision making (HMMs, Sequential Monte Carlo, Bayesian Filtering, MDPs, ...)
  • Reinforcement learning (Q-Learning, Deep Q-Learning, ...)

Although these topics are diverse and extensive, this course is developed around a common thread connecting them all, such that each topic builds off the others.

Lectures will cover the relevant theory, and labs will familiarize the students with these topics from a practical point of view. Several of the lab assignments will be graded, and a team project on reinforcement learning will form a major component of the grade - where the goal is to developing and deploy an agent in an environment and write a report analyzing the results.

 

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade réduit

Pour les étudiants du diplôme Non Diplomant

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
    L'UE est acquise si note finale transposée >= C
    • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

    Pour les étudiants du diplôme Internet of Things : Innovation and Management Program (IoT)

    L'UE est acquise si note finale transposée >= C
    • Crédits ECTS acquis : 4 ECTS

    Pour les étudiants du diplôme Echanges PEI

    Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
      L'UE est acquise si note finale transposée >= C
      • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

      Pour les étudiants du diplôme Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing

      Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
        L'UE est acquise si note finale transposée >= C
        • Crédits ECTS acquis : 4 ECTS

        La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

        Pour les étudiants du diplôme Cybersecurity : Threats and Defenses

        Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
          L'UE est acquise si note finale transposée >= C
          • Crédits ECTS acquis : 4 ECTS

          La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

          Pour les étudiants du diplôme M2 Data AI - Data and Artificial Intelligence

          Vos modalités d'acquisition :

          2.5 ECTS si l'élève fait la version "courte" soit 24h du cours  .

          Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
            L'UE est acquise si note finale transposée >= C
            • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

            Pour les étudiants du diplôme M1 Innovation, Entreprise, et Société - Voie Innovation technologique

            Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
              L'UE est acquise si note finale transposée >= C
              • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

              Pour les étudiants du diplôme M1 - Applied Mathematics and statistics

              Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique

              Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
                L'UE est acquise si note finale transposée >= C
                • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

                La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

                Pour les étudiants du diplôme M1 Data AI - Data and Artificial Intelligence

                Vos modalités d'acquisition :

                2.5 ECTS si l'élève fait la version "courte" soit 24h du cours  .

                Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
                  L'UE est acquise si note finale transposée >= C
                  • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

                  Pour les étudiants du diplôme Cyber Physical System

                  Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
                    L'UE est acquise si note finale transposée >= C
                    • Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
                    Veuillez patienter