UMR CNRS 7253

(lien vers la page de SY02)

Le module présente aux étudiants les concepts et les méthodes de base de la statistique en vue de son utilisation dans les sciences de l'ingénieur. Les notions d'estimation, d'intervalle de confiance, de tests d'hypothèses, de régression linéaire, d'analyse de la variance y sont notamment abordées.

Cette unité de valeur s'adresse à des étudiants de début de branche (BAC+3).

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Le module introduit les techniques de base en optimisation linéaire (méthode du simplexe, notion de dualité), programmation linéaire en nombres entiers, et optimisation non-linéaire (méthodes de gradient, méthodes de Newton et quasi-Newton).

Cette unité de valeur s'adresse à des étudiants de fin de branche (BAC+4/BAC+5).

(liens : vers la page de SY09, et vers la page de SY19)

Les deux modules SY09 et SY19 ont pour objectif de présenter aux étudiants les techniques modernes de l'analyse de grands ensembles de données et les outils de base de la fouille de données (data mining). Les principales méthodes d'apprentissage supervisé et non supervisé y sont abordées.

Les notions d'analyse en composantes principales, d'analyse des correspondances, d'analyse factorielle discriminante, le positionnement multidimensionnel, de même que la classification non supervisée (en particulier par modèles de mélange) sont décrites. De même, les principes de la théorie de la décision, de classification optimale, et les techniques d'arbres de décision, de réseaux de neurones, de machines à vecteurs de support sont présentées.

Ces modules s'adressent à des étudiants en fin de cursus (BAC+4/BAC+5).

TP1 de TIS02 and (up-to-date) subject in english.

TP2 de TIS02 (subject in english).

TP3 de TIS02.