Supports de Cours

• Fondamentaux de l’apprentissage et science des données (E. Viennet)

• Représentation des graphes et réseaux de neurones profonds (N. Tsopze)

• Méthodes d’optimisation pour le Machine Learning (S. Canu)

• Algorithme Expectation–Maximization et applications (P. Takam Soh)

• Introduction à l’apprentissage artificiel en santé (J.-D. Zucker)

• Modèles neuronaux et bayésiens pour le traitement du langage naturel (L. Besacier)

• Apprentissage à l’aide des modèles de Markov cachés et applications (S. Iloga)

• Classification des trajectoires typiques d’évolution : Trajectoires latentes et applications en santé publique (J.-B. Tchatchueng)