Le cours Données complexes et réseaux de neurones est enseigné aux élèves de la “mineure IA” en Licence à Sorbonne Université.
Contenu et objectifs du cours¶
Les objectifs de la mineure science des données sont les suivants :
Acquérir les compétences en mathématiques et informatique nécessaires à la compréhension et à l’application des méthodes relatives à la science des données
Savoir coder, lire des données (importer des données avec un format non standard)
Nettoyer les données (standardisation, données manquantes, formatage)
Maîtriser le vocabulaire du Machine Learning (un même concept peut se retrouver sous différentes formes, différents noms)
Identifier les différents types de problèmes présents en science des données
Comprendre et implémenter les principaux algorithmes de machine learning
Développer une utilisation pratique, critique et raisonnée de la science des données
Présenter et communiquer de manière précise et accessible les résultats des procédures
Le cours Données complexes et réseaux de neurones a donc pour ambition de présenter en détail les données complexes à traiter par des data scientists. On présente ainsi en détail les données texte, images, graphes. Un cours de visualisation de données complète cette première partie.
Dans un deuxième temps, on introduit les structures d’apprentissage que sont les réseaux de neurones, avec une approche historique, suivie d’une présentation introductive des réseaux convolutifs.
Organisation¶
Le cours est dispensé au premier semestre (S5 de la Licence), les jeudis matins en présentiel à Jussieu.
La pédagogie alterne séances de cours magistraux et de travaux pratiques, à réaliser seuls ou en binômes. L’évaluation repose sur un examen final, un devoir maison et un TP noté.
Référence¶
Ce cours et ce support ne seraient rien sans :
Philippe Rigaux, qui m’a accueilli dans l’équipe Vertigo du CNAM et auprès de qui j’ai appris le métier d’enseignant. Vous pouvez consulter ses livres d’enseignement sur les bases de données : Modèles et langages, Aspects systèmes des BDD, Applications orientées données, Bases de données documentaires et distribuées ;
le groupe JupyterHub du CNAM, auprès duquel je me suis impliqué pour le déploiement de JupyterHub auprès des élèves de l’établissement
le travail open source de tous les contributeurs à l’éco système Python/Jupyter.