Descriptif
Machine learning is an increasingly important topic in science and industry, and is involved in many of the recent advances of artificial intelligence (AI). This course covers the main concepts, paradigms and algorithms in machine learning. Emphasis is put both on building solid theoretical foundations as well as being able to master a complete pipeline from problem formulation and data pre-processing to model testing and evaluation, thus preparing students for developing and deploying real-world machine-learning solutions. We will work with Python 3 and scientific libraries such as Numpy, Scikit-Learn, and PyTorch.
Diplôme(s) concerné(s)
Parcours de rattachement
- Bachelor en Sciences - S4 - Double spécialité Mathématiques et Informatique
- Bachelor en sciences - S4 - Double spécialité Mathématiques et Économie
Objectifs de développement durable
ODD 9 Industrie, Innovation et Infrastructure, ODD 12 Consommation et production responsables.Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade américainPour les étudiants du diplôme Bachelor of Science de l'Ecole polytechnique
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée écrêtée à une note seuil de 10)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.