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Enseignements

En 2018-2019, j'enseigne (English here - En anglais ici) :

Classification avancée

Deuxième année du Master Traitement du Signal et des Images. Il sera principalement question de deep learning pour la computer vision.


Science des Données

Première année du Master Traitement du Signal et des Images. Ce cours s'intéresse à tous les aspects de la science des données: préparation et visualisation des données (ACP, prise en main de pandas, etc.), apprentissage automatique et en particulier la prise en main de scikit-learn (regression linéaire et logistique, arbres de décision, random forest, SVM, boosting, k-means, hierarchical clustiering, etc.), analyse des résultats (métriques comme le taux d'erreur, le F-score, l'aire sous la courbe ROC, etc.; prise en main de matplotlib; etc.)


Introduction à la Science des Données

Première année du Master Informatique. Comment s'attaquer à des données ? Comment utiliser un algorithme d'apprentissage ? Comment analyser des résultats ? C'est à ces questions que ce cours tente de répondre. Il y sera question de sélection d'attributs, de régression (linéaire et logistique), de classification (supervisée ou non), de métriques d'évaluation, ...


Introduction à l'apprentissage automatique

Toisième année de Licence Informatique et de Licence Math-Info pour les Sciences Sociales. Un cours de découverte de l'apprentissage automatique : Des idées générales à la mise en pratique.


Base de Données

Deuxième année de Licence Math Physique Chimie Informatique (MPCI). De l'algèbre relationnel au SQL, en passant par de la conception (schéma entité/association) et l'interfaçage en python.




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