Machine learning
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Unterricht
Details
Fakultät Math.-Nat. und Med. Fakultät Bereich Informatik Code UE-SIN.08022 Sprachen Englisch Art der Unterrichtseinheit Vorlesung
Kursus Master Semester SP-2022 Titel
Französisch Apprentissage automatique Deutsch Maschinelles Lernen Englisch Machine learning Zeitplan und Räume
Vorlesungszeiten Montag 14:15 - 17:00, Wöchentlich (Frühlingssemester)
Strukturpläne 2h +2h par semaine durant 14 semaines Kontaktstunden 56 Unterricht
Verantwortliche - Cudré-Mauroux Philippe
Dozenten-innen - Cuccu Giuseppe
Beschreibung The goal of this course is to understand the foundation of Machine Learning as a field, providing the basis to master its many branches and applications. After an introduction about how machines learn, the focus will be on a short selection of key algorithms for supervised, unsupervised and reinforcement learning. The students will learn how parametrized function approximators can be used to take decisions, how to update their parametrization to modify their behavior, and how to leverage data and interactions in real-world applications.
The course is composed of theoretical lectures, explaining the inner working and intuitions behind the methods, interleaved with practical sessions to gain hands-on experience. The students will be introduced to both re-implementing (and customizing) some of the basic algorithms, and to applying the current standard libraries on practical applications.
The theoretical requirements include a basic understanding of linear algebra, calculus and statistic, as far as appropriate to understand the algorithms' inner workings. The practical sessions require a degree of familiarity with the Python programming language, and a working installation for the exercises. All lectures and material will be in English.Lernziele This course is set to provide a fundamental understanding of what is Machine Learning and how all of its methods operate, with practical experience on selected algorithms and libraries. The core objective is to support and facilitate further learning on the topic, both in the form of further self-study and as an introduction for advanced classes available in the Masters course.
Zugangsbedingungen Ausschliesslich für Masterstudenten der SES Fakultät mit absolviertem Bachelor / Pré-Master Studenten SES Fakultät nicht erlaubt!
Siehe Reglement vom 6. April 2020 für die Erlangung der Bachelor of Science und der Master of Science, Art. 7.
Bemerkungen Cours Master SES /
Studenten SES Fakultät: Einschreibung nur mit abgeschlossenem Bachelor möglichDie Anmeldung zur Vorlesung UND den Prüfungen ist obligatorisch. Die Einschreibungen für Lehrveranstaltungen werden nicht automatisch in Prüfungsanmeldungen übertragen. Bitte beachten Sie die Fristen der Mathematisch - Naturwissenschaftliche und Medizinische Fakultät.
Soft Skills Nein ausserhalb des Bereichs Nein BeNeFri Ja Mobilität Ja UniPop Nein Dokument
Bibliographie - Y. Abu-Mostafa, M. Magdon-Ismail, L. Hsuan-Tien. Learning from Data. AMLBook.
http://amlbook.com/
- M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
https://www.springer.com/gp/book/9780387310732
- I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. Deep Learning. MIT Press.
https://www.deeplearningbook.org/
- R. Sutton, A. Barto. Reinforcement Learning. MIT Press.
https://mitpress.mit.edu/books/reinforcement-learning-second-edition -
Einzeltermine und Räume
Datum Zeit Art der Unterrichtseinheit Ort 21.02.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum E140 28.02.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum E140 07.03.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum E140 14.03.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum E140 21.03.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum E140 28.03.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum E140 04.04.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum E140 11.04.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum E140 25.04.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum E140 02.05.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum E140 09.05.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum E140 16.05.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum E140 23.05.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum E140 30.05.2022 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum E140 -
Leistungskontrolle
Schriftliche Prüfung - SP-2022, Sommersession 2022
Datum 23.06.2022 14:00 - 16:00 Bewertungsmodus Nach Note Schriftliche Prüfung - SP-2022, Herbstsession 2022
Datum 08.09.2022 14:00 - 16:00 Bewertungsmodus Nach Note -
Zuordnung
Zählt für die folgenden Studienpläne: Digitale Neurowissenschaft (Spezialisierter Master) 120 [MA]
Version: 2023_1/V_01
sp-MSc in Digitaler Neurowissenschaft, obligatorischen UE (Praktika, Projekte, Seminare) > sp-MSc in Digitaler Neurowissenschaft, obligatorischen UE (ab HS2023)
Ergänzende Lehrveranstaltungen in Naturwissenschaften
Version: ens_compl_sciences
Paquet indépendant des branches > UE für Vertiefungsstudium in Informatik (Niveau Master)
Informatik [3e cycle]
Version: 2015_1/V_01
Weiterbildung > UE für Vertiefungsstudium in Informatik (Niveau Master)
Informatik [POST-DOC]
Version: 2015_1/V_01
Weiterbildung > UE für Vertiefungsstudium in Informatik (Niveau Master)
Ma - Accounting and Finance - 120 ECTS
Version: 2024/SP_V01_DD_Caen
UniFrKurse > Modules "Data Analytics" et "Audit et Fiscalité": mind. 2 Kurse > DAT: Data Analytics
Ma - Accounting and Finance - 90 ECTS
Version: 2021/SA_V01 Dès SA-2024
Kurse - 72 ECTS > Modules "Data Analytics" et "Audit et Fiscalité": mind. 3 Kurse > DAT: Data Analytics > Kernkurse
Ma - Betriebswirtschaftslehre - 90 ECTS
Version: 2021/SA_v03 dès SA-2024
Kurse: mind. 72 ECTS > Modules - min 54 ECTS > Mindestens 3 Module zu mindestens 18 ECTS und 2 abgeschlossene Kernkurse > Validierungselement-Gruppe des DAT-Moduls > DAT: Data Analytics > KernkurseKurse: mind. 72 ECTS > Modules - min 54 ECTS > Wahlkurse, die ausserhalb des Rahmens eines zu validierenden Moduls belegt werden > Wahlkurse in den Modulen in Betriebswirtschaftslehre > Wahlkurse für den Master in Betriebswirtschaftslehre
Ma - Business Communication : Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
Version: 2020/SA_V02
Kurse - 60 ECTS > Optionsgruppe > Wirtschaftsinformatik > Kurse > Module Betriebswirtschaftslehre > DAT: Data Analytics
Ma - Data Analytics & Economics - 90 ECTS
Version: 2020/SA-v01
Courses min 63 ECTS > Mandatory Modules (45 to 63 ECTS) > Module I: Data Analytics (Data)
Ma - International and European Business - 90 ECTS
Version: 2021/SA_v01 dès SA-2024
Courses > Module > One complete module taken from the following list > DAT Module validation element group > DAT: Data Analytics > KernkurseCourses > Module > Elective courses of the management modules > Elective courses of the management modules > Wahlkurse für den Master in Betriebswirtschaftslehre
Ma - Marketing - 90 ECTS
Version: 2021/V03 dès SA-2024
Kurse - 72 ECTS > Zusatzmodul > Validierungselement-Gruppe des DAT-Moduls > DAT: Data Analytics > Kernkurse
Ma - Volkswirtschaftslehre - 90 ECTS
Version: 2021/SA_V04
Mit der ersten Kurseinschreibung in einem der verfügbaren Optionen bestimmen Sie die Optionswahl. > Quantitative Ökonomik
Ma - Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
Version: 2020/SA-v01
Kurse - min. 45 ECTS > Module Betriebswirtschaftslehre - max. 15 ECTS > DAT: Data Analytics
NfMa - Betriebswirtschaftslehre - 30 ECTS
Version: 2021/SA_V01
Wahlkurse - 30 ECTS > DAT: Data Analytics
NfMa - Data Analytics - 30 ECTS
Version: 2020/SA-v01
À choix 18 crédits ECTS
NfMa - Wirtschaftsinformatik - 30 ECTS
Version: 2020/SA_V01
Kurse > Module Betriebswirtschaftslehre > DAT: Data Analytics
Zusatz zum Doktorat [PRE-DOC]
Version: 2020_1/v_01
Zusatz zum Doktorat (Math.-Nat. und Med. Fakultät) > UE für Vertiefungsstudium in Informatik (Niveau Master)