Aperçu des sections

  • Fiche de contact

    Enseignant, Dr. Hadjadj Abdelhalim. 

    Email: a.hadjadj@centre-univ-mila.dz

    • Disponibilité :
      • À mon bureau : Tranche1, Bureau N : 01, lundi :11h00-12h30
      • Par mail : Je m’engage à répondre par mail dans 24 heures qui suivent la réception du message,

    • Les objectifs

      Les objectifs de ce cours sont conçus pour fournir aux étudiants une compréhension approfondie et une maîtrise des concepts clés, et peuvent être détaillés de la manière suivante : 

      •  Définir et expliquer les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris les concepts clés et les principaux paradigmes (supervisé, non supervisé, par renforcement). 
      •  Identifier et choisir les algorithmes d'apprentissage appropriés en fonction du type de problème et des caractéristiques des données. 
      •  Implémenter les algorithmes d'apprentissage automatique à l'aide d'outils standards pour préparer, analyser les données et concevoir des modèles prédictifs ou descriptifs.
      • Évaluer la performance des modèles à l'aide de métriques et méthodes de validation adéquates.
      •  Analyser les domaines d'application de l'apprentissage automatique dans l'intelligence artificielle et les systèmes de traitement de données massives.

      • Prérequis

        Pour pouvoir tirer le maximum de ce cours, il est recommandé d'avoir des connaissances solides dans les domaines suivants : 

        •  Algorithmique : Compréhension des structures de données et de la complexité algorithmique. 
        • Algèbre Linéaire : Maîtrise des vecteurs, matrices, espaces vectoriels, valeurs propres.  Analyse : Connaissances en calcul différentiel (dérivées, gradients). 
        •  Probabilités et Statistiques : Bases du calcul des probabilités, variables aléatoires, distributions de probabilité, inférence statistique.
        • Programmation Python : Maîtrise du langage Python et de ses bibliothèques scientifiques de base (NumPy, Pandas, Matplotlib)

        • Test Prérequis

        • Réorientation

          Si vous rencontrez des difficultés avec ce test de prérequis, ne vous inquiétez pas ! Il existe de nombreuses ressources disponibles pour vous aider à renforcer vos connaissances et compétences avant de commencer le cours. Voici quelques références qui peuvent vous être utiles :

          1. Probabilités/Statistiques : Khan Academy (section Probabilités et Statistiques), StatQuest with Josh Starmer (YouTube).
          2. Python pour la Data Science : Tutoriels officiels Python, Documentation  Pandas, NumPy (Coursera, edX, DataCamp).

          • Plan du cour

            Le cours "Apprentissage Automatique" est structuré en dix chapitres principaux, progressant des concepts fondamentaux aux techniques plus avancées et à leurs applications.

            • Chapitre 01 : Introduction
              • Chapitre 02 : Apprentissage supervisé
                • Chapitre 03 : Arbres de décision
                  • Chapitre 04 : Classificateur de Bayes
                    • Chapitre 05 : La régression logistique
                      • Chapitre 06 : Machine à vecteurs de supports (SVM)
                        • Chapitre 07 : Les réseaux de neurones
                          • Chapitre 08 : Classification et groupement de données (Apprentissage non supervisé)
                            • Chapitre 09 : Réduction de la dimensionnalité de données
                              • Chapitre 10 : Applications
                              Carte conceptuelle des contenus des chapitres

                              • Espace de discussion

                              • Chapitre 01 : Introduction

                                • Objectifs Spécifiques 

                                  • Expliquer le lien entre l'explosion des données massives et l'essor ainsi que la pertinence de l'Apprentissage Automatique dans le contexte technologique actuel.
                                  •  Définir l'Apprentissage Automatique et énoncer son objectif principal. Identifier et décrire les trois principaux paradigmes de l'Apprentissage Automatique : supervisé, non supervisé, et par renforcement, en soulignant leurs différences fondamentales. 
                                  •  Donner des exemples concrets de problèmes ou de tâches relevant de chaque paradigme d'apprentissage . Reconnaître et citer divers domaines d'application concrets où l'Apprentissage Automatique est utilisé. 
                                  •  Comprendre et expliquer le rôle fondamental des concepts issus des probabilités, des statistiques, de l'algèbre linéaire et de l'analyse comme outils mathématiques essentiels pour la modélisation, l'analyse et le développement d'algorithmes en Apprentissage Automatique

                              • Chapitre 02 : Apprentissage supervisé

                                Objectifs Spécifiques

                                 À l'issue de ce chapitre, l'étudiant sera capable de : 

                                •  Décrire en détail le principe de l'apprentissage supervisé, incluant les notions d'ensemble, d'entraînement, d'attributs, d'étiquettes, et d'objectif de généralisation. 
                                •  Expliquer le fonctionnement et l'objectif de l'apprentissage supervisé pour les tâches de régression. Comprendre le concept de modèle linéaire et son application à la régression. 
                                •  Expliquer le fonctionnement et l'objectif de l'apprentissage supervisé pour les tâches de classification. 
                                •  Comprendre comment les modèles linéaires peuvent être adaptés et utilisés pour résoudre des problèmes de classification. 
                                •  Distinguer clairement les problèmes de régression et de classification et identifier le type de tâche approprié pour un scénario donné

                              • Test Final

                                Instructions 

                                1.  Lisez attentivement chaque question avant de répondre. 
                                2.  Répondez directement sur cette feuille ou sur une feuille séparée en indiquant clairement le numéro de la question. 
                                3.  Soyez clair et concis dans vos réponses. Justifiez vos réponses lorsque cela est demandé. 
                                4.  Le barème est indicatif.