Fondements Mathématiques pour l'IA

Description

L’objectif de ce ce cours est de se familiariser avec les outils mathématiques fondamentaux de l’apprentissage supervisé et non supervisé.

Les algorithmes d’apprentissages se basent sur différentes propriétés mathématiques aussi bien à l’étape de construction des bases d’apprentissage que lors des phases d’identification ou de reconnaissance. Ces propriétés sont issues des statistiques, des probabilités, de l’algèbre linéaire, du calcul différentiel ou encore de la géométrie analytique. Ce cours se concentrera sur les méthodes de l’algèbre linéaire.

Cours

• Valeurs propres : Notebook, Version pdf

• Valeurs singulières : Notebook,Version pdf

• Gradient : Notebook

Séances pratiques

• Lab 1

  • Notebook Jupyter
  • Graph 1 et Graph 2
  • Éléments de correction

• Lab 2

  • Notebook Jupyter
  • Éléments de correction

• Lab 3

  • Notebook Jupyter et Données

Exercices

• Énoncé du TD 1
• Correction du TD 1
• Énoncé du TD 2
• Correction du TD 2
• Énoncé du TD 3
• Correction du TD 3

Partiel

• Sujet 2021
• Éléments de correction