À l'intersection des statistiques et de l'informatique, l'apprentissage statistique (ou machine learning) est au cœur de nombreux développements en intelligence artificielle et figure désormais dans les derniers programmes de CPGE pour l'Informatique pour tous, l'option informatique en MP, l'informatique en MP2I et les Sciences Industrielles pour l'Ingénieur.

Cette formation d'une journée présente un panorama de ce que recouvre l'intelligence artificielle à travers des applications industrielles concrètes, et introduit plus précisément les outils d'apprentissage statistique au programme en CPGE.

Programme

9h – 11h30 Cours-conférence par Chloé-Agathe Azencott (CBIO) [Documents de cours (pdf)]

  • Panorama de l'intelligence artificielle et des outils d'apprentissage statistique des nouveaux programmes
  • Grands principes de l'apprentissage statistique : types de problèmes (apprentissage supervisé, apprentissage non-supervisé, régression, classification) ; apprentissage vs prédiction ; évaluation des performances
  • Algorithme des k plus proches voisins
  • Minimisation du risque empirique et son illustration avec : la régression linéaire univariée ; la régression linéaire logistique multivariée ; la régression logistique ; les réseaux de neurones à propagation avant.

[video 1] [video 2]

11h30 – 12h15 L'intelligence artificielle à Mines ParisTech (I)

13h45 – 14h30 L'intelligence artificielle à Mines ParisTech (II)

14h30 – 17h Session pratique et questions-réponses [Notebooks Jupyter]
Avec Chloé-Agathe Azencott (CBIO), Wael Bader (Inria), Joseph Gesnouin (CAOR), Vivien Goepp (CBIO) et Daniel Zyss (CBIO).

Les captations vidéos sont disponibles sur les ressources éducatrices libres de Mines ParisTech.