Apprentissage automatique en Science de gestion (AAS 4132)
- Diapositives du cours :
Chapitre 0 : Données pédagogiques (diapo pdf)
Chapitre 1 : Intro à l’IA et ML pour les sciences de gestion (diapo pdf) - Lire avant le Jour N° 1 !
Chapitre 2 : Données et prétraitement pour l’apprentissage automatique (diapo pdf)
Chapitre 3 : Type d'apprentissage automatique, Méthodes et Evaluation (diapo pdf)
Chapitre 4 : Optimisation, explication et déploiement des modèles de ML (diapo pdf)
Chapitre 5 : Outils et pratique de l’apprentissage automatique (Voir la Section TPs)
Chapitre 5 : Applications d’apprentissage automatique aux sciences de gestion (comptabilité, finance) (Voir la Section Projets)
Travaux dirigés (TD) :
TD 1 énoncés (En cour !), Indications de corrections (En cour !)
TD 2 énoncés (En cour !), Indications de corrections (En cour !)
2. Travaux pratiques:
TP 0 : Suivre la formation "Python pour l'analyse des données d'openclassroom" (avant le Jour N°2 !).
Support de TP 1 (Support TP1, Iris dataset, Colab Notebook) (avant le Jour N°2 !). Remplir le formulaire pour envoyer votre rapport individuel !
Support de TP 2 (En cour !)
3. Projets
Cahier de charge du projet Prédicteur (énoncé des projets pdf)
Formulaires d'envoi des rapports des comptes rendus des projets (Voir lien google form !)
Binôme 1 : (voir énoncé)
Binôme 2 : (voir énoncé)
Binôme 3 : (voir énoncé)
NB : Les derniers délais pour chaque étape sont comme suit (les dates sont cofirmées !):
Etape 1: 08/12/2024
Etape 2: 15/12/2024
Etape 3: 21/12/2025
Etape 4: 09/01/2025
4. Préparation de l'examen
Exercices avec corrections :
Compilation des exercices (TD/TP/Examens et mini projet) avec correction édition 2024 (En cour !)
Examens avec correction :
2024-2025 session normale (En cour !), corrigé (En cour !), session rattrapage (En cour !), corrigé (En cour !)
5. Reférences pour aller plus loin
Documents de références utiles :
En cour !
Formations en ligne utiles :
En cour !