{"id":1097,"date":"2019-12-12T12:58:52","date_gmt":"2019-12-12T12:58:52","guid":{"rendered":"http:\/\/kalogeratos.com\/psite\/?page_id=1097"},"modified":"2023-10-05T11:04:19","modified_gmt":"2023-10-05T11:04:19","slug":"ai-ml-for-network-modeling","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/kalogeratos.com\/psite\/ai-ml-for-network-modeling\/","title":{"rendered":"AI\/ML for network modeling"},"content":{"rendered":"

This is a intensive thematic module on aspects related to AI \/ ML and Networks. It is offered for multidisciplinary students of ENS Paris-Saclay to augment their scientific view over their disciplinary of origin (see official page<\/a>).<\/p>\n

The descriptions below are in mixed French and English language.<\/p>\n

A. Syllabus of the overall program<\/h2>\n

Motivations<\/em>. On rappelle ici que le parcours IA est centr\u00e9 autour de quatre p\u00f4les th\u00e9matiques\u00a0:<\/p>\n

    \n
  1. la physique appliqu\u00e9e et les sciences de l\u2019ing\u00e9nieur,<\/li>\n
  2. la biologie appliqu\u00e9e et les sciences biom\u00e9dicales,<\/li>\n
  3. l\u2019\u00e9conom\u00e9trie, la sociom\u00e9trie et les sciences humaines et sociales.<\/li>\n
  4. Les math\u00e9matiques et l\u2019informatique.<\/li>\n<\/ol>\n

    Une des potentialit\u00e9s des m\u00e9thodes d\u2019IA porte sur l\u2019interpr\u00e9tation de donn\u00e9es complexes recueillies \u00e0 grande \u00e9chelle, les domaines scientifiques producteurs de donn\u00e9es sont donc des terrains naturels d\u2019exp\u00e9rimentation pour ces m\u00e9thodes. Les vis\u00e9es de l\u2019IA sont avant tout pr\u00e9dictives, il convient donc de comprendre les \u00e9tapes de la conception d\u2019une m\u00e9thodologie pr\u00e9dictive. A cette fin, le but du parcours est d\u2019aborder de mani\u00e8re \u00e0 la fois g\u00e9n\u00e9rale et contextualis\u00e9e les aspects suivants\u00a0:<\/p>\n

    – m\u00e9trologie des ph\u00e9nom\u00e8nes \u00e9tudi\u00e9es,<\/p>\n

    – mod\u00e9lisation et quantification des ph\u00e9nom\u00e8nes \u00e0 partir des donn\u00e9es,<\/p>\n

    – \u00e9laboration et \u00e9valuation de mod\u00e8les pr\u00e9dictifs.<\/p>\n

    Enseignements.<\/em> Dans le cadre du parcours IA, on propose la mise en place de 5 modules de formation avec un module obligatoire centr\u00e9 sur les fondements de l\u2019IA (Module 1) et 4 modules \u00e9lectifs sp\u00e9cialis\u00e9s selon les structures de donn\u00e9es ou les probl\u00e9matiques propres \u00e0 certains domaines d\u2019applications (Modules 2-3-4-5-6). La liste des modules propos\u00e9s est la suivante\u00a0:<\/p>\n

    Module 1 – Fondements de l\u2019Intelligence Artificielle et du Machine Learning<\/strong><\/p>\n

    Module 2 \u2013 IA&ML pour la mod\u00e9lisation de s\u00e9ries temporelles et de signaux<\/strong><\/p>\n

    Module 3 – IA&ML pour la mod\u00e9lisation des r\u00e9seaux<\/strong><\/p>\n

    Module 4 \u2013 IA&ML pour le traitement d\u2019images et de la video<\/strong><\/p>\n

    Module 5 \u2013 IA&ML pour la mod\u00e9lisation de s\u00e9quences de symboles et du texte<\/strong><\/p>\n

    Module 6 – IA&ML pour la simulation de syst\u00e8mes<\/strong><\/p>\n

    La pertinence naturelle des modules par champ disciplinaire est la suivante\u00a0:<\/p>\n