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Une formation multidisciplinaire
L'école d'ingénieurs pour l'énergie, l'eau et l'environnement
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Artificial Intelligence and Autonomous Systems (M2-MARS / ASI / parcours numérique) - WEUMAIA0

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  • Volumes horaires

    • CM : 32.0
    • TD : -
    • TP : 28.0
    • Projet : -
    • Stage : -
    • DS : -
    Crédits ECTS : 5.0
  • Responsables : Olivier MICHEL

Objectifs

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Contenu

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Prérequis

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Contrôles des connaissances

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AI (50%)
ML(50%)

L'examen existe uniquement en anglais FR

Calendrier

Le cours est programmé dans ces filières :

cf. l'emploi du temps 2022/2023

Informations complémentaires

Code de l'enseignement : WEUMAIA0
Langue(s) d'enseignement : FR

Vous pouvez retrouver ce cours dans la liste de tous les cours.

Bibliographie

AI :
********

ML :

Trevor Hastie, Robert Tibshirani et Jerome Friedman (2009), "The Elements of Statistical Learning," (2nd Edition) Springer Series in Statistics

Christopher M. Bishop (2006), "Pattern Recognition and Machine Learning," Springer

Kevin P. Murphy (2012), "Machine Learning: a Probabilistic Perspective", The MIT Press

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mise à jour le 3 septembre 2020

Université Grenoble Alpes