Apprentissage, Réseaux de neurones et Modèles graphiques (RCP209)


Les inscriptions pour l'année 2011-2012 sont closes.

Tarif formation

72 € l'unité d'enseignement.
* Hors frais de dossier annuel.



Code UE
RCP209 		Apprentissage, Réseaux de neurones et Modèles graphiques Crédits
6 		Enseignant:
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Public concerné et conditions d’accès

Ce cours s'adresse aux étudiants souhaitant acquérir des connaissances sur la modélisation par apprentissage à partir des données.

Pré-requis : avoir suivi la première partie du cycle spécialisation de l'EICNAM ou avoir le niveau M1 (Bac + 4).

Objectifs pédagogiques

Ce cours présente une introduction à l'apprentissage à partir des données, notamment à travers les réseaux de neurones, les Machines à Vecteurs Supports (SVM) et les méthodes graphiques, en vue de leurs utilisations dans des applications réelles.

Capacité et compétences acquises

Data Mining, Aide à la Décision, traitement des données dans les sciences de l'environnement et les sciences de l'ingénieur.

Contenu de la formation

- Estimation des fonctions densités : méthodes de maximum de vraisemblance, algorithme EM.
- Cartes auto-organisatrices appliquées aux données quantitatives, catégorielles et mixtes.
- Chaînes de Markov cachées.
- Apprentissage, généralisation, techniques de régularisations.
- Perceptrons multicouches. Fonctions d'erreur, maximum de vraisemblance, modèle multi-expert.
- Machine à vecteurs supports (SVM), ingénierie des noyaux.
- Introduction aux réseaux bayésiens.
- Présentations d'applications réelles.


Moyens et supports pédagogiques spécifiques
Support utilisé : Plateforme CNAM (via Plei@d)
Inscriptions
Modalités administratives d'inscription FOD Auditeurs Franciliens Cliquez ici
Auditeurs hors Ile de France Contactez votre centre régional
Modalités d'évaluation
Consultez http://formation-paris.cnam.fr
Planning de la formation
Début de la formation
Fin de la formation
Regroupements : Consultez http://formation-paris.cnam.fr
Lieux des regroupements : Cnam Paris
1ère session d'examen
2ème session d'examen (rattrapage)
Moyens de communication utilisés
Tutorat : Collectif et individuel
Communication avec le tuteur Asynchrone( messagerie, fax, courrier, forums) et synchrone(chat, visioconférence)
Outils nécessaires et configuration:
- Ordinateur (type) et Logiciels
Ordinateur type PC Windows / MacOS + haut-parleurs + connexion à  internet (ADSL) + Firefox, Internet explorer 7, 8

Consultez le programme national ici