v2.12.0 (500)

Cours scientifiques - CSC_2S004_EP : Machine Learning

Domaine > Informatique.

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. 

Diplôme(s) concerné(s)

Parcours de rattachement

Objectifs de développement durable

ODD 9 Industrie, Innovation et Infrastructure, ODD 12 Consommation et production responsables.

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade américain

Pour 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)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 10
  • le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
    Note initiale < 10
L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Programmes d'échange internationaux

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée écrêtée à une note seuil de 10)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 10
  • le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
    Note initiale < 10
L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

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