 | Programme d’études 2023-2024 | English | |
| Models and methods in Data Sciences | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| I-MARO-015 |
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| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Anglais | Anglais, Français | 12 | 12 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
Contenu de l'AA
Ce cours présente et analyse différents modèles aléatoires pour la recherche opérationnelle, se concentrant principalement sur les chaînes de Markov et leurs applications (PageRank de Google, files d'attente, etc.). Il va également étudier la factorisation matricielle dans le contexte de l'apprentissage non supervisé, et également le chiffrement RSA.
Supports principaux non reproductibles
Transparents
Support complémentaires non reproductibles
Sans objet
Autres références conseillées
Sans objet
Mode d'enseignement
- En présentiel
Types d'activités
- Cours magistraux
- Conférences
- Exercices dirigés
- Utilisation de logiciels
- Démonstrations
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend
Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera organisée
- Université de Mons - Mons
Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera évaluée
- Université de Mons - Mons