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SUMMARY:STAT : Introduction à la programmation avec R
DESCRIPTION:Campus Triolet de l’Université de Montpellier – Pl. Eugène Bataillon\, Bat 5\, TD5.201\nInstitut de Science des Données de Montpellier \nVenez découvrir un langage performant et ludique pour l’analyse statistique et la manipulation de données. Cette formation est une introduction à la programmation avec le langage R pour l’analyse statistique.\nNous aborderons :\n– Les principes du langage interprété et orienté objet inhérent à la programmation avec R.\n– Les notions de bases pour construire un environnement de travail organisé et documenté dans le but de le partager avec la communauté ou avec un soi futur.\n– L’utilisation de l’IDE RStudio.\n– Les principes syntaxiques du langage R (instanciation\, structures conditionnelles\, boucle et fonction).\n– Les principales class objets dans R (vector\, data.frame\, function\, …) et leur manipulation via des fonctions appropriées issues de packages ou développées par l’utilisateur. \nObjectifs de la formation :\n– Organiser son environnement de développement.\n– Créer et modifier des objets courant dans R comme les vecteurs et les data.frame.\n– Construire des fonctions simples pour la manipulation de données ou le calcule.\n– Construire un petit programme permettant de manipuler des données et d’effectuer des calcules statistiques simples. \nPrérequis : Ordinateur personnel équipé de R (version ≥ 4.3.x)\, l’IDE RStudio et une connection internet (tel. personnel ou eduroam). \nPossibilité de venir 15 min avant pour une assistance à l’installation des outils \nInscription
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SUMMARY:IA : Introduction au Deep Learning
DESCRIPTION:Campus Triolet de l’Université de Montpellier – Pl. Eugène Bataillon\, Bat 5\, TD 5.209\nGino Frazzoli – Institut de Science des Données de Montpellier \nPlongez au cœur de l’intelligence artificielle avec les bases du Deep Learning. Une première partie vous apportera notions-clés et terminologie nécessaires pour comprendre et suivre le cas pratique proposé : la classification de deux espèces. \nObjectifs :\n• Définir le Deep Learning\n• Expliquer le fonctionnement des réseaux de neurones\n• S’initier sur un cas simple \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• Notions de code en Python\n• Un compte Google pour un accès à Google Colab \nInscription gratuite \nInscription
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