Descriptif
Objectif: découvrir certains grands enjeux actuels de l’apprentissage machine
Thématiques:
- Transport Optimal
- Modèles Génératifs
Cours fondamentaux donnat els bases nécessaire pour découvrir les différntes thématique et projet en group de lecture, compréhension, implémentation numérqiues d'article scientifiques suivi d'une prése,ntation des résultats à l'oral.
effectifs minimal / maximal:
/24Diplôme(s) concerné(s)
- Programmes d'échange internationaux
- Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
- MScT-Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing
- MScT-Visual Computing and Creative AI
- MScT-Trust and Responsible AI
Parcours de rattachement
Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Il est fortement recommandé d'avoir suivi le cours MAP553
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme MScT-Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing
Vos modalités d'acquisition :
Présentation orale par groupe du projet final.
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme MScT-Trust and Responsible AI
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme MScT-Visual Computing and Creative AI
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Vos modalités d'acquisition :
Présentation orale par groupe du projet final.
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Programmes d'échange internationaux
Vos modalités d'acquisition :
Présentation orale par groupe du projet final.