| ELEC0473-1 | |||||
| Intelligence artificielle, Introduction à l'intelligence artificielle | |||||
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Duration :
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| 24h Th | |||||
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Number of credits :
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Lecturer :
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| Cédric Troessaert | |||||
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Coordinator :
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| Cédric Troessaert | |||||
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Language(s) of instruction :
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| French language | |||||
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Organisation and examination :
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| Teaching in the second semester | |||||
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Units courses prerequisite and corequisite :
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| Prerequisite or corequisite units are presented within each program | |||||
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Learning unit contents :
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| 1) Notions fondamentales de "machine learning", types d'entrainement 2) Réseaux de neurones et "Deep learning" 3) Applications modernes: reconnaissance d'images, LLM, ... |
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Learning outcomes of the learning unit :
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| - S'approprier les bases du "machine learning" et comprendre ses limitations - Etre capable d'utiliser python pour construire et entrainer un modèle simple - Maitriser et pouvoir critiquer les applications modernes de Deep Learning |
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Prerequisite knowledge and skills :
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| - Notions de Statistiques - Programmation en python |
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Planned learning activities and teaching methods :
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| Cours magistral & exercices d'application | |||||
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Mode of delivery (face to face, distance learning, hybrid learning) :
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| Présentiel | |||||
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Recommended or required readings :
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Assessment methods and criteria :
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| Session de juin: - Examen écrit (pondération 50%) - Projet: analyse d'un dataset - à remettre pour le dernier cours et à défendre le jour de l'examen (pondération 50%) Session d'aout: - Examen écrit (pondération 50%) - Projet: analyse d'un dataset - à remettre pour 16.08 et à défendre le jour de l'examen (pondération 50%) |
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Work placement(s) :
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Organizational remarks :
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Contacts :
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| Cédric Troessaert cedric.troessaert@hers.be |
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