The machine intelligence of images
En 2022, on estime à plus de 5 milliards le nombre de photos prises par jour. Les caméras sont partout et ont atteints des niveaux de sophistications inégalées, notamment dans les smartphones. Ce cours est une introduction complète au fonctionnement
Algorithmes pour l’optimisation et la gestion des réseaux
L’aide à la décision est un domaine essentiel pour planifier et gérer les réseaux. L’objectif de ce module est d’apporter des connaissances sur les méthodes d’optimisation mathématiques et leur utilisation pour traiter les problématiques de conception et gestion des réseaux.
Introduction à l’apprentissage statistique pour les géosciences
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Apprentissage profond et traitement du signal, introduction et applications industrielles
L’objectif de ce module est de comprendre ce que les approches d’apprentissage profond peuvent apporter à des problématiques de traitement du signal à travers plusieurs cas d’usage industriels comme par exemple, l’identification d’émetteurs radar, la détection de signaux pour la radio
Reinforcement Learning
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Responsible machine learning
This course will examine the mutual relationship between law, computer science and public policy. With the wide spread of artificial intelligence, the link between these domains is becoming more and more ambiguous. On one hand, the growth in computing capacity
Graphical Models: Discrete Inference and Learning
Description of the course: Graphical models (or probabilistic graphical models) provide a powerful paradigm to jointly exploit probability theory and graph theory for solving complex real-world problems. They form an indispensable component in several research areas, such as statistics, machine
Apprentissage pour les séries temporelles
Dans de nombreux contextes applicatifs (santé, économie, publicité…), les données recueillies prennent la forme de séries temporelles. L’enjeu fondamental consiste alors à choisir une représentation adaptée, permettant de tenir compte au mieux de l’information temporelle. Ce cours vise à fournir
Deep learning for medical imaging
Medical imaging technologies provide unparalleled means to study structure and function of the human body in vivo. Interpretation of medical images is difficult due to the need to take into account three-dimensional, time-varying information from multiple types of medical images.
Bayesian machine learning
By the end of the course, the students should have a high-level view of the main approaches to making decisions under uncertainty. be able to detect when being Bayesian helps and why. be able to design and run a Bayesian