Aperçu des sections
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Durée d'apprentissage de la leçon : 01 semaine
Objectifs de la leçon
A la fin de cette leçon, l’apprenant sera capable de :
- Comprendre l’évolution de l’IA ;
- Présenter le Machine Learning et Deep Learning ;
- Connaitre les définitions clés et les domaines d'applications.
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Durée d'apprentissage de la leçon : 01 semaine
Objectifs de la leçon
A la fin de cette rubrique, les étudiants doivent être capables de :
- Connaitre les grandes familles d’apprentissages supervisés ;
- Formaliser les différents problèmes d’apprentissage supervisé ;
- Formaliser les problèmes d’apprentissages non supervisé.
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Durée d'apprentissage de la leçon : 01 semaine
Objectifs de la leçon
A la fin de cette section, les étudiants doivent être capable de :
- Connaitre les étapes de mise en œuvre d’un projet de machine Learning ;
- Concevoir un cadre expérimental de gestion de l’erreur de généralisation d’un modèle d’apprentissage supervisé ;
- Maitriser le choix d’un ou des critères d’évaluations d’un modèle d’apprentissage supervisé ;
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Durée d'apprentissage de la leçon : 01 semaine
Objectifs de la leçon
A la fin de ce cours, les apprenants doivent pouvoir :
- Connaitre la notion de rétropropagation ;
- Connaitre les propriétés des réseaux de neurones convolutifs(CNN) ;
- Connaitre les propriétés les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les Mémoire à long terme (LSTM) ;
- Connaitre les propriétés et le fonctionnement des Réseaux antagonistes génératifs (GAN).
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Durée d'apprentissage de la leçon : 01 semaine
Objectifs de la leçon
A la fin de cette leçon, l’étudiant doit être capable de :
- Connaitre et manipuler les objets fondamentaux sous Python;
- Connaitre et maitriser les différentes structures de contrôles et boucles ;
- Maitriser les principales bibliothèques sous Pythons.
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Durée d'apprentissage de la leçon : 01 semaine
Objectifs de la leçon
A la fin de cette leçon, l’apprenant doit être à mesure de :
- Identifier les types de données ;
- Maitriser le featuring, labellisation des données ;
- Manipuler et visualiser les données ;
- Maitriser les imputations des données manquantes.
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Examen : Session 1 - Session 2
Évaluation finaleRéalisez les tests et exercices finaux pour valider vos connaissances et mesurer votre progression dans cette leçon.
Méthode de calcul de la moyenne :- Session 1 : 40% Évaluation devoir + 60% Examen
- Session 2 : 40% Évaluation devoir + 60% Examen
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