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)