Descriptif
Découvrir certains grands enjeux actuels de l’apprentissage machine.
Thématiques:
- Transport Optimal pour l'aprentissage statistique
- Équité algorithmique en apprentissage statistique
Cours fondamentaux donnat els bases nécessaires pour découvrir les différentes thématique et projet en groupe de lecture, compréhension, implémentation numériques d'articles scientifiques suivi d'une présentation des résultats à l'oral (100% de la note).
effectifs minimal / maximal:
/24Diplôme(s) concerné(s)
- Programmes d'échange internationaux
- Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
- M1 MJH - Mathematiques Jacques Hadamard
- MScT-Visual Computing and Creative AI
- MScT-Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing
- 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 américainPour 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 (Max entre les deux notes)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 10
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- Note initiale < 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
Vos modalités d'acquisition :
Présentation orale par groupe du projet final.
Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 10
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- Note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour 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 (Max entre les deux notes)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 10
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- Note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 4.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme M1 MJH - Mathematiques Jacques Hadamard
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 7
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- Note initiale < 7
- Crédits ECTS acquis : 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 (Max entre les deux notes)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 10
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- Note initiale < 10
- 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 (Max entre les deux notes)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 10
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- Note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 4.5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.