Python : apprentissage automatique, optimisation et applications

Objectifs

1. Fournir une introduction au langage de programmation Python et à ses principaux modules (Numpy, Scipy et Matplotlib).

2. Présenter les techniques d'apprentissage automatique de régression, de classification et de clustering d'un point de vue théorique et pratique, en utilisant le module scikit-learn en Python.

3. Présenter des techniques d'optimisation métaheuristique basées sur la trajectoire et la population d'un point de vue théorico-pratique, en utilisant le module DEAP en Python.

4. Présenter les techniques d'apprentissage en profondeur d'un point de vue théorique et pratique, notamment les réseaux entièrement connectés, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN).

5. Introduction à l'apprentissage par renforcement et à l'apprentissage par renforcement profond.

6. Applications commerciales.

Compétences

- Capacité à résoudre des problèmes avec initiative, prise de décision, créativité, et à communiquer et transmettre des connaissances, des compétences et des aptitudes.

- Capacité à reconnaître quand une information est nécessaire, où la trouver, comment évaluer sa pertinence et lui donner une utilisation appropriée en fonction du problème à résoudre.

- Que les étudiants sachent appliquer les connaissances acquises et leur capacité à résoudre des problèmes dans des environnements nouveaux ou peu connus au sein de contextes plus larges (ou multidisciplinaires).

- Que les étudiants possèdent les compétences d'apprentissage qui leur permettent de poursuivre leurs études de manière largement autodirigée ou autonome.

Procédures d'évaluation
Présence, tests, travail

Exigences

Conditions spécifiques d'admission aux études : Diplômés et étudiants de maîtrise et de doctorat ; Aussi, toute personne intéressée ayant des connaissances préalables en programmation (Python non nécessaire).

Critères de sélection des étudiants : Ordre de pré-inscription.

Un diplôme universitaire est-il nécessaire pour accéder à ce cours ? :Non.

adresse

Unité promotrice : Ecole Technique Supérieure d'Ingénieur.

Directeur des études : M. Sergio Luis Toral Marín.

Département du directeur : Ingénierie électronique.

Livraison

Langue d'enseignement : espagnol.

Lieu de livraison : Ecole Technique Supérieure d'Ingénieur (Centre de Calcul).

Information

Téléphone: 954481293

Courriel : storal@us.es