SAE2_(GA1SA02) |
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SAE1.03_(GA1SA03) |
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SAE4_(GA1SA04) |
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PPP_(GA1R01) |
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LV1 S1_(GA1R02) |
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LV2 S1_(GA1R03) |
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Cullture juridique_(GA1R04) |
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Fond Compta_(GA1R05) |
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Fondamentaux de l'éco_(GA1R06) |
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TIC_(GA1R07) |
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Gest proj et manangemen_(GA1R08) |
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Fondamentaux market_(GA1R09) |
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Solutions techniques_(UE1.1) |
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Solutions techniques_(UE1.2) |
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Solutions techniques TP_(UE2.1) |
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Maintenance applicative_(IN6R06) |
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Initiation management equ_(IN5R01A) |
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PPP_(IN5R02A) |
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Politique Communication_(IN5R03A) |
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Qualité algorithmique_(IN5R04A) |
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Qualité de développement_(IN5R08A) |
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Virtualisation avancée_(IN5R09A) |
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Nvx paradigmes Base donné_(IN5R10A) |
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Méthodes aide décision_(IN5R11A) |
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Anglais_(IN5R14A) |
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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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Droit numérique_(IN6R02A) |
UVSQ_2023_IN6R02A |
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Communication_(IN6R03A) |
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PPP_(IN6R04A) |
UVSQ_2023_IN6R04A |
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Développement avancé_(IN6R05A) |
UVSQ_2023_IN6R05A |
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