- Bases générales de l'apprentissage automatique
- Apprentissage supervisé et non-supervisé
- Représentation de données, sélection de variables et réduction de dimensionnalité
- Mesures d'évaluation
- Méthodes de classification probabiliste et linéaire
- Séparateurs a Vaste Marge (SVM)
- Arbres et forets décisionnelles
- Méthodes d'ensemble
- Réseaux de neurones
- Introduction à l'apprentissage profond (deep learning)
- Segmentation semantique
- Gestionnaire: Diana Mateus lamus
- Enseignant: Nils FOIX COLONIER
- Enseignant: Mathieu Lagrange
- Enseignant: Mira Rizkallah