 | Programme d’études 2025-2026 | English | |
| Machine Learning and Data Analysis for Energy Systems | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| I-ISIA-041 |
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| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Anglais | Anglais | 12 | 12 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
Contenu de l'AA
Information analysis (Clustering, Principal Componenent Analysis)
Classification (Bayes theory, Gaussian Mixture Models)
Introduction to Artificial Neural Networks and Deep Learning
Dynamic systems (dynamic time warping, Hidden Markov Models)
Lectures are punctuated by exercises which present concrete cases of application and/or are the object of reflection allowing critical analysis of the methods presented through question and answer exchanges.
The practical sessions are designed to develop students' understanding of the material covered in the course, as well as their critical analysis skills. It is therefore essential to be up to date with the teaching in order to benefit from these sessions.
Supports principaux non reproductibles
Sans objet
Support complémentaires non reproductibles
Sans objet
Autres références conseillées
Sans objet
Mode d'enseignement
- En présentiel
Types d'activités
- Cours magistraux
- Travaux pratiques
- Projet sur ordinateur
- Etudes de cas
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