Historique: Courses

Departement Informatique, Université Paris-Sud

Ressources

• Conseils pour faire un exposé
• Recommendations for giving a talk
• Writing a paper: Tips

Web sites

• Andrew Ng: http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/VideoPage.php?course=MachineLearning
• A bit of algebra:
  • http://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_theory
  • http://math.mit.edu/linearalgebra/

TC2

1. Premier cours 3 octobre 2011
2. Second cours 6 octobre 2011

Apprentissage Statistique et Optimisation, Statistical Learning and Optimisation

Courses

1. Introduction: slides
2. Bayes: slides
3. Neurons: slides
4. Non supervisé: slides
5. Neurones, suite slides + representation: slides
6. Markov: slides
7. Markov suite + regression logistique slides
8. Optimisation: slides (21 premiers slides traités en cours).

TP

1. Matlab/Octave
2. multinomiales
3. mélanges de multinomiales
4. Markov
5. regression logistique
6. TP optimisation

Apprentissage Statistique et Optimisation, Statistical Learning and Optimisation, & Applications

Courses

1. 1er cours, slides
2. Intro to classification + boosting
3. Support vector machines
4. Bayesian estimation, Gaussian processes, Monte-Carlo Markov chains
5. Apprentissage par renforcement (cours 7 et 8).

Annonces internes de stages

• Michele Sebag: les sujets 2010 vont arriver; les sujets de l'an dernier sont à http://www.lri.fr/~sebag/Stages

Annonces externes de stages

• Onera

• Apprentissage et Fouille de Données, Machine Learning and Data Mining, Michèle Sebag & Balázs Kégl.
• Evolution Artificielle et Robotique, Evolutionary Computation and Robotics, Marc Schoenauer, Anne Auger et Nicolas Bredèche.

Module Apprentissage, Optimisation et Applications

• Apprentissage et Fouille de Données 2008, Machine Learning and Data Mining, Michèle Sebag, Antoine Cornuéjols et Balázs Kégl.