Volumes horaires
- CM 16.5
- Projet -
- TD 16.5
- Stage -
- TP -
- DS -
Crédits ECTS
Crédits ECTS 3.0
Objectif(s)
L'objectif de cet enseignement est de fournir aux élèves ingénieurs les savoirs et les compétences de base dans le domaine de la modélisation probabiliste pour les applications en apprentissage statistique. L'enseignement sera centré autour de la notion de dépendance statistique et des algorithmes permettant l'analyse de données structurées, en particulier dans un cadre bayésien. Les cours et les travaux dirigés seront dispensés en français.
Olivier FRANCOIS
Contenu(s)
La première partie de l'enseignement sera consacrée aux notions de dépendance statistique, covariance, vecteurs gaussiens et modèles de régression (6 semaines). La deuxième partie sera consacrée à l'analyse bayésienne des données et aux algorithmes d'estimation statistique associés, tels que les méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov (6 semaines). Des applications en classification par modèle de mélange seront étudiées.
PrérequisCours de 1A en probabilités appliquées et principes et méthodes statistiques ou équivalent.
CONTRÔLE CONTINU :
Type d'évaluation : TP, assiduité
SESSION NORMALE :
Type d'examen : écrit et compte-rendus de TP
Salle spécifique : non
Durée : 3h
Documents autorisés : tous documents
Matériel :
- matériel autorisé, préciser : matériel de rédaction
- matériel interdit, préciser : matériel électronique sauf dérogation
SESSION DE RATTRAPAGE :
Type d'examen : oral
Salle spécifique : non
Durée : 1h
Documents autorisés : aucun
Documents interdits : tous
Matériel :
- matériel autorisé, préciser : aucun
- matériel interdit, préciser : tous
- MCC en présentiel **
N1 = 1/2 TP + 1/2 examen écrit
N2 = examen écrit ou oral
- MCC en présentiel **
- MCC en distanciel **
N1 = 1/2 TP + 1/2 examen a distance
N2 = écrit ou oral à distance
- MCC en distanciel **
Documents autorisés
Le cours est programmé dans ces filières :
- Cursus ingénieur - Filière MMIS - Semestre 7
Code de l'enseignement : 4MMMPA6
Langue(s) d'enseignement :
Le cours est rattaché aux structures d'enseignement suivantes :
- Equipe Probabilités-Statistique
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