| 2023_Gest proj et manangemen_(GA1R08) |
UVSQ_2023_GA1R08 |
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| 2023_Fondamentaux market_(GA1R09) |
UVSQ_2023_GA1R09 |
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| 2023_Solutions techniques_(UE1.1) |
UVSQ_2023_UE1.1 |
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| 2023_Solutions techniques_(UE1.2) |
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| 2023_Solutions techniques TP_(UE2.1) |
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| 2023_Maintenance applicative_(IN6R06) |
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| 2023_Initiation management equ_(IN5R01A) |
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| 2023_PPP_(IN5R02A) |
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| 2023_Politique Communication_(IN5R03A) |
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| 2023_Qualité algorithmique_(IN5R04A) |
UVSQ_2023_IN5R04A |
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| 2023_Qualité de développement_(IN5R08A) |
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| 2023_Virtualisation avancée_(IN5R09A) |
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| 2023_Nvx paradigmes Base donné_(IN5R10A) |
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| 2023_Méthodes aide décision_(IN5R11A) |
UVSQ_2023_IN5R11A |
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| 2023_Anglais_(IN5R14A) |
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| 2023_Programation avancée_(IN5R05A) |
UVSQ_2023_IN5R05A |
L'objectif de ce cours est la présentation des éléments de base pour la compréhension de l’apprentissage automatique. Ceci à l'aide des méthodes supervisées et non-supervisées avec des modèles de régression linéaire et non-linéaire. Une introduction aux réseaux de neurones et la classification avec l'analyse en composante principale est également (ACP) seront également traitées.
Ce cours met surtout l'accent sur l'aspect calcul haute performance de ces méthodes d'apprentissage. |
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| 2023_Droit numérique_(IN6R02A) |
UVSQ_2023_IN6R02A |
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| 2023_Communication_(IN6R03A) |
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| 2023_PPP_(IN6R04A) |
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| 2023_Développement avancé_(IN6R05A) |
UVSQ_2023_IN6R05A |
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| 2023_Maintenance applicative_(IN6R06A) |
UVSQ_2023_IN6R06A |
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| 2023_An3_(GE3R01) |
UVSQ_2023_GE3R01 |
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| 2023_Engagement vie asso_(UETRENGI) |
UVSQ_2023_UETRENGI |
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| 2023_Boxe_(SPO10020) |
UVSQ_2023_SPO10020 |
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| 2023_DROIT ENERG ET IND EXTRAC_(MYAIE251) |
UVSQ_2023_MYAIE251 |
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| 2023_WiFi avancé_(RT5R01A) |
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| 2023_Supervision réseaux_(RT5R02A) |
UVSQ_2023_RT5R02A |
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| 2023_Ingénierie télécoms_(RT5R03A) |
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| 2023_Cycle de vie d'un projet_(RT5R04A) |
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| 2023_Anglais S5_(RT5R05A) |
UVSQ_2023_RT5R05A |
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