2020–2021
Programmation d’une Intelligence Artificielle : arbres ou apprentissage automatique (L3 MIASHS)
J'ai donné en 2020–2021 un cours de graphes et machine learning en L3 MIASHS.
Les ressources des cours sont ici, avec les slides et les TP :
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Cours 1
(slides,
TP) :
présentation du cours.
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Cours 2
(slides,
TP) :
vocabulaire des graphes.
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Cours 3
(slides,
TP,
DM) :
arbres.
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Cours 4
(slides,
TP) :
problèmes difficiles sur les graphes.
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Cours 5
(slides,
TD) :
représentation matricielle.
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Interro de mi-semestre
et DM.
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Cours 6
(slides,
TP):
matrice laplacienne.
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Cours 7
(slides,
TP) :
ML supervisé, arbres de décision.
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Cours 8
(mini projet) :
PageRank.
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Cours 9
(slides,
TP) :
ML non supervisé, clustering.
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Cours 10
(slides,
TP) :
ML semi-supervisé, propagation de label.
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Cours 11
(TP) :
ML en pratique.
Si pour un raison ou une autre, vous avez besoin de la correction, n'hésitez pas à me contacter.
Sciences des données (M1 Data Science)
J'ai également donné des TP pour le cours de sciences des données, donné par Marc Tommasi à l'Université de Lille en M1.
