Objectifs :
- Introduction to optimization models, and machienlearning model (un/supervised, etc.)
- Understand the relation between optimization and learning
- Introduction to machine learning principles
- Introduction to discrete and numerical optimization
- To be able to create a basic optimization or machine learning model in python

Programme :
- Introduction to optimization problems and machine learning
- Fondamental principles of optimization methods
- Fondamental principle of machine learning methods
- Practicle exercices in python to code few algorithms

Pré-requis :
Avoir un ordinateur avec le langage python installé

Equipe pédagogique :
Verel Sébastien (verel@univ-littoral.fr) Professeur ULCO - LISIC

Méthode pédagogique :
- Slides, exercices, questions/answers based on precise definitions and examples
- Pratice with your own computer

Compétences acquises à l'issue de la formation :
Arrêté du 22 février 2019 définissant les compétences des diplômés du doctorat et inscrivant le doctorat au RNCP

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

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

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