Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Posséder des connaissances mathématiques intégrées et pointues
• -Pouvoir mobiliser les mathématiques de bachelier pour traiter de questions complexes et posséder une expertise profonde de celles-ci, prolongeant celle développée en bachelier.
• -Être capable d'utiliser ses connaissances antérieures pour apprendre des mathématiques de haut niveau de manière autonome.
• Être capable d'innovation pour résoudre une problématique inédite en mathématiques ou dans leurs applications
• -Pouvoir mobiliser ses connaissances, rechercher et analyser diverses sources d'information afin de proposer des solutions éventuellement innovantes à des problématiques inédites ciblées.
• -Pouvoir faire usage de l'outil informatique de manière appropriée, au besoin en développant un petit programme.
• Être capable de s'adapter à différents contextes
• -Avoir développé un fort degré d'autonomie permettant d'acquérir des savoirs complémentaires et des compétences nouvelles, permettant d'évoluer dans des contextes différents.
• -Être capable de mener une réflexion critique sur l'impact des mathématiques et sur les implications des projets auxquels ils contribuent
• -Faire preuve de rigueur, d'autonomie, de créativité, d'honnêteté intellectuelle, de sens éthique et déontologique

Acquis d'apprentissage de l'UE

Se familiariser avec les techniques contemporaines en analyse des données et en intelligence artificielle (apprentissage actif, apprentissage par renforcement, réseaux de neurones profonds). Etudier ces méthodes dans le cadre de la théorie de l'apprentissage statistique.  

Contenu de l'UE : descriptif et cohérence pédagogique

apprentissage actif, apprentissage par renforcement, réseaux de neurones profonds, théorie de l'apprentissage statistique.

Compétences préalables

bases en machine learning,  programmation python