Objectifs :
The aim of this course is to provide basic skills in artificial intelligence to advance its application to other fields of study. More specifically, this course dives into the basics of machine learning with Python.

Programme :
Training will be provided face to face in ENGLISH by Prof. Kim-Phuc TRAN, ENSAIT.

Training duration : 24 hours, 8th April until 12th April 2024.
Schedules :
- 08/04/2024 CM 1, 8:00 am to 12:00 pm and 1.30 pm to 5.30 pm
- 09/04/2024 TD 1, 8:00 am to 12:00 pm and 1.30 pm to 5.30 pm
- 10/04/2024 CM 2, 8:00 am to 12:00 pm
- 11/04/2024 TD 2, 8:00 am to 12:00 pm

Place : ENSAIT, 2 allée Louise et Victor Champier à Roubaix.

In this course, we will be reviewing three main components :

- First, you will be learning about the purpose of Machine Learning and where it applies to the real world.

- Second, you will get a general overview of machine learning topics such as supervised vs unsupervised learning, model evaluation, and popular machine learning algorithms.

- Third, you practice with real-life examples of machine learning in Python and then you can explore the application of machine learning yourself in your field. You will get new skills to apply in your research, such as regression, classification, clustering, anomaly detection, Scikit-learn, TensorFlow, and SciPy.

Pré-requis :
Basic knowledge of linear algebra, optimization, basic programming on Python.

Computer with the installed Python (recommend using Anaconda).

Equipe pédagogique :
Professeur Kim-Phuc TRAN, ENSAIT, Laboratoire GEMTEX.

Les Compétences et capacités visées à l'issue de la formation (fiches RNCP)

Arrêté du 22 février 2019 définissant les compétences des diplômés du doctorat et inscrivant le doctorat au répertoire national de la certification professionnelle. https://www.legifrance.gouv.fr/loda/id/JORFTEXT000038200990/

Bloc 1 : Conception et élaboration d’une démarche de recherche et développement, d’études et prospective

- Disposer d'une expertise scientifique tant générale que spécifique d'un domaine de recherche et de travail déterminé

- Faire le point sur l’état et les limites des savoirs au sein d’un secteur d’activité déterminé, aux échelles locale, nationale ou internationale

- Identifier et résoudre des problèmes complexes et nouveaux impliquant une pluralité de domaines, en mobilisant les connaissances et les savoir-faire les plus avancés

Bloc 2 : Mise en œuvre d’une démarche de recherche et développement, d’études et prospective

- Mettre en œuvre les méthodes et les outils de la recherche en lien avec l’innovation

Bloc 4 : Veille scientifique et technologique à l’échelle internationale

- Disposer d’une compréhension, d’un recul et d’un regard critique sur l’ensemble des informations de pointe disponibles

- Dépasser les frontières des données et du savoir disponibles par croisement avec différents champs de la connaissance ou autres secteurs professionnels

La formation participe à l'objectif suivant :conforter la culture scientifique des doctorants dans leur champ disciplinaire ou en interdisciplinaire