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assignment Niveau : Intermédiaire
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Les infos clés

credit_card Formation gratuite
verified_user Certification payante
timer 12 heures de cours

En résumé

Le principal objectif de ce cours est d’illustrer, sur un cas d’usage provenant de la communauté IoT, les possibilités de la science des données ou encore de l'intelligence artificielle. Plus précisément, il s'agit de mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatique/statistique (machine/statistical learning).

En résumé : comment embarquer de l'IA dans un objet connecté ?

Les données proviennent en effet d’enregistrements de l’accéléromètre et du gyroscope de smartphones, auxquels sont associées des transformations ou caractéristiques (features) qui en découlent (moyenne, corrélations, entropie, énergie dans une bande de fréquence...).

L’objectif concret est d’identifier l’activité du porteur : couché, assis, debout, marche, monte ou descend un escalier à partir des signaux ou de leurs transformations. Les applications et valorisations de ces données sont assez facile à imaginer : mesure d”activités, suivi de personnes dépendantes, déclenchement d’une alarme…

Nous commencerons par analyser le problème posé et le traduire en une démarche de science des données. Cela conduit à une séquence d'étapes bien identifiées :

explorer les propriétés des signaux issus de capteurs embarqués et de leurs transformations (features), en utilisant l’analyse en composantes principales (ACP) puis l’analyse factorielle discriminante (AFD) ;

estimer un modèle statistique ou entraîner un algorithme d'apprentissage élémentaire  sur les données transformées, en apprécier la qualité ;

entraîner un algorithme complexe (deep learning) sur les signaux bruts pour atteindre la même qualité mais sans transformations préalables des données, trop coûteuses en énergie pour la batterie de l'objet connecté.

À la fin de ce cours, vous serez capable de :

  • mettre en place les outils nécessaires à la science des données ;
  • exécuter une analyse exploratoire multidimensionnelle ;
  • expliquer la démarche et les enjeux de la classification supervisée ;
  • entraîner un algorithme de classification supervisée ;
  • expliquer l'évolution de l’IA ;
  • entraîner un algorithme d’apprentissage profond.

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Les prérequis

Ce cours nécessite quelques connaissances en mathématiques (algèbre linéaire, calcul matriciel) et des notions de traitement du signal (Fourier).

Les cours suivants sont des bons préalables pour comprendre ou des compléments pour approfondir les aspects méthodologiques de la démarche mise en œuvre : 

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Le programme

Partie 1 - Identifiez les enjeux et objectifs de ce cours
1. Comprenez les enjeux et objectifs de ce cours
2. Initiez-vous à la science des données et à l'IA
3. Identifiez les étapes de la science des données
4. Préparez-vous pour la suite de ce cours
Quiz : Identifiez les enjeux et objectifs de ce cours

Partie 2 - Explorez des données multidimensionnelles
1. Prenez en charge les données
2. Comprenez l'analyse en composantes principales
3. Explorez des données complexes
4. Mettez en pratique les concepts de la partie 2
Quiz : Explorez des données multidimensionnelles

Partie 3 - Prévoyez une activité humaine par classification supervisée
1. Abordez les principes de l'apprentissage statistique
2. Comprenez la classification supervisée
3. Modélisez des données complexes
4. Mettez en pratique les concepts de la partie 3
Quiz : Prévoyez une activité humaine par classification supervisée

Partie 4 - Appréhendez l'apprentissage profond
1. Abordez les fondements de l'intelligence artificielle
2. Appréhendez l'apprentissage des réseaux de neurones
3. Entraînez un réseau de neurones profond
4. Mettez en pratique les concepts de la partie 4
Quiz : Appréhendez l'apprentissage profond (deep learning)

Certificat de réussite

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Les intervenants

Philippe Besse
Professeur de Mathématiques à l’Université de Toulouse - INSA Institut de Mathématiques UMR CNRS 5219 Apprentissage & Statistique

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Le concepteur

OpenClassrooms

OpenClassrooms (anciennement le Site du Zéro ou SdZ), est un site web qui propose des cours autour de l'informatique, des sciences et de l'entrepreneuriat.

Les cours en ligne peuvent être réalisés aussi bien par l'équipe du site, des professeurs d'universités ou de grandes écoles partenaires que par ses membres.

Aujourd'hui, les cours sont disponibles dans plusieurs format : MOOC (Massive Open Online Course), texte web, e-book, livre et en vidéo. L'entreprise délivre des certifications pour certains cours, dont une reconnue par l'état, en partenariat avec IESA multimédia.

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La plateforme

INSA

Le groupe INSA - Lyon, Rennes, Rouen, Strasbourg, Toulouse et Centre Val de Loire - est le 1er groupe français d’écoles publiques d’ingénieur. 10 % des ingénieurs diplômés en France sortent des six INSA chaque année. Près de 100 % des diplômés sont embauchés en moins de trois mois.

Expert dans son domaine de spécialisation, l'ingénieur INSA s'appuie sur de solides connaissances de base tant scientifiques que technologiques. Destiné à encadrer et à animer des groupes d'individus, il doit disposer d'un excellent bagage en sciences humaines et sociales.

Le recrutement se fait majoritairement au niveau du baccalauréat (70%). D'autres possibilités d'intégrer les INSA existent au cours du cursus à partir d'autres établissements d'enseignement supérieur français ou étrangers.
Le groupe INSA a la volonté d'augmenter l'efficience des processus de formation en prenant notamment en compte les besoins de publics diversifiés tels que les sportifs de haut niveau, les étudiants étrangers, les étudiants handicapés, les stagiaires de FC, mais aussi - et ils sont nombreux - tous les étudiants qui souhaitent apprendre autrement, à leur rythme, avec plus d'autonomie.

Les TICE ne sont bien sûr qu'un des outils au service de cette vision. Leur usage est également l'occasion pour tous ces apprenants de développer de nouvelles compétences en relation avec leur travail futur.

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