Agreg

Complément de python: TP

• 1-passage par valeur ou référence
• 2-Classes, objets et égalité
• 3-imports python
• 4-astuces notebooks

Modèle aléatoire: TP

• 00-python_de_base
• 01-numpy
• 02-plot
• 03-histogramme_densite
• 04-lois
• 05-simulation
• 06-TCL_intervalConfiance_student
• 07-tests
• 08-Chaine_de_Markov
• 09-modelisation_par_chaine_de_Markov
• 10-vecteurs_aleatoires
• 11-analyse_en_composantes_principales
• 12-modele_lineaire_gaussien.ipynb
• 13-modele_lineaire_generalise.ipynb

Modèle aléatoire: Correction

• 00-python_de_base
• 01-numpy
• 02-plot
• 03-histogramme_densite
• 04-lois_usuelles
• 05-simulation
• 06-TCL_intervalConfiance_student
• 07-tests
• 08-Chaine_de_Markov
• 09-modelisation_par_chaine_de_Markov
• 10-vecteurs_aleatoires
• 11-analyse_en_composantes_principales
• 12-modele_lineaire_gaussien.ipynb
• 13-modele_lineaire_generalise.ipynb

Signal 1

• 1-Fourier series
• 2-Discrete Fourier Transform
• 3-Sound
• 4-Color images
• 5-Image_filtering
• 6-Compression
• 7-Compression_2
• 8-convolution and signal matching

Signal 1: correction

• 1-Fourier series
• 2-Discrete Fourier Transform
• 3-Sound
• 4-Color images
• 5-Image filtering
• 6-Compression
• 7-Compression 2

Signal 2

• 00-tenseurs
• 05-réseaux de neurones
• 10-gradient
• 20-optimisation
• 25-petit modèle en tensorflow
• 30-conv-net
• 40-architecture
• 50-segmentation: la vérité terrain
• 51-segmentation: le modèle
• 60-augmentation d'images.ipynb
• 70-transfert des poids.ipynb
• 80-Réseaux récurrents

Graph 2

• 01-base
• 02-multiplication et chemin
• 03-arbre et jeu vidéo
• O4-composante connex

Apprentissage par renforcement

• Deep-Q-learning
• DDQN

Data

Le cours

• C1: Principes de l'apprentissage de données
• C2: Modélisation probabiliste

Les TP

• 10=principe_du_machine_learning
• 20=scikitlearn
• 30=regression
• 40=classification_binaire
• 50=classification_multi
• 60=Decision_tree
• 70=ensemble_learning_random_forest
• 80=frontière de decission
• 90=séries temporelles

Partie technique

• 00=bases de pandas
• 01=stats descriptives
• 02=mongoDB
• 03=tableau de bord de données