Intelligence artificielle et Machine Learning: méthodes, algorithmes et applications
Dernière mise à jour:
04/12/2025
Ce cours explore les architectures et algorithmes du Machine Learning, considérés comme le noyau de l’intelligence artificielle moderne. À travers des exemples concrets, il présente les principaux types d’apprentissage, les méthodes emblématiques et les étapes clés du pipeline de développement d’un modèle. Les bases en statistiques et en probabilité sont simplifiés afin de mieux comprendre les mécanismes d’entraînement et d’évaluation. Enfin, des outils incontournables tels que NumPy, Pandas et scikit-learn intégrés au langage Python, servent à illustrer la mise en œuvre pratique et l’expérimentation des modèles.
