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Machine Learning

L’apprentissage automatique est la science permettant aux ordinateurs d’accomplir des tâches sans avoir été explicitement programmé dans ce sens. Dans les dernières décennies, l’apprentissage automatique à donné naissance aux véhicules sans conducteurs, à la reconnaissance de la parole, la recherche web performante et à largement contribué à l’amélioration de la compréhension du génome humain. L’apprentissage automatique est tellement présent aujourd’hui que vous l’utilisez probablement des dizaines de fois par jour sans même vous en rendre compte. Beaucoup de chercheurs pensent également qu’il s’agit du meilleur moyen de progresser vers une intelligence artificielle au niveau des humains. Dans cette classe, vous allez prendre connaissance des meilleures techniques d’apprentissage automatique et acquérir de la pratique dans sa mise en oeuvre. Plus important, vous n’allez pas seulement prendre connaissance des fondements théoriques de l’apprentissage, mais également acquérir le savoir-faire requis pour rapidement et efficacement appliquer ces techniques à de nouveaux problèmes. Finalement, vous allez apprendre des meilleures pratiques en oeuvre dans la Silicon Valley se rapportant à l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielles.

Ce mooc contient une large introduction à l’apprentissage automatique, l’analyse de données et la reconnaissance de forme. Le contenu inclut: (i) Apprentissage supervisé (algorithmes paramétriques / non paramétriques, machines à vecteur de support, noyaux, réseaux neuronaux). (ii) Apprentissage non-supervisé (partitionnement de données, réduction de dimension, système de recommandation, l’apprentissage profond). (iii) Bonnes pratiques en apprentissage automatique (bias, variance; process d’innovation en apprentissage automatique et IA). La classe va également décrire plusieurs cas d’usages, ainsi vous allez également apprendre comment appliquer les algorithmes d’apprentissage pour construire des robots intelligents (perception, contrôle), compréhension de texte (recherche web, anti-spam), vision par ordinateur, informatique médicale, signaux sonores, base de données sémantiques, et d’autres domaines.

Coursera / Université de Standford

The DarkNet with Jamie Bartlett

An insight into the underground world of the dark nets which overlay the public Internet, are not indexed by search engines and require specific software, configurations or authorisation to access and navigate them. Jamie Bartlett talked about his book The Dark Net and his immersion in the Internet’s most shocking and unexplored subcultures, from making purchases on the Amazon of drugs to hanging with Bitcoin anarchists to exploring the encrypted world of the Tor network. Jamie described meeting with the real people who are part of the net’s most hidden spaces and discussed the darker side of life online, and what online anonymity does to human behaviour and belief – both good and bad.

This talk was hosted by Laurence Mackin, arts editor of The Irish Times and editor of The Ticket and took place on Wednesday, September 30th.

JAMIE BARTLETT

Privacy in a Digital Age: Keynote Presentation by Bruce Schneier

Personal privacy is critical to the exercise of free speech and free thought. Lack of privacy suppresses access to ideas and undermines democratic well-being. In today’s digital world there are a number of trends that threaten to impinge on citizens’ privacy, including increased surveillance of electronic communications by public agencies and the gathering and use of online personal data for commercial purposes. This seminar, co-sponsored by Carnegie UK Trust, explores the key debates regarding privacy and the role that public libraries can play in this arena.

Bruce Schneier is a fellow at the Berkman Center for Internet & Society at Harvard Law School.

Mécanique Lagrangienne

Ces quelques leçons de mécanique lagrangienne font partie d’un cours de formation de base en mécanique Newtonienne présenté sous la forme d’un MOOC en quatre partie :
– Lois de Newton, y compris point matériel, balistique dans le champ de la pesanteur, oscillateur harmonique
– Mécanique du point matériel, problèmes à traiter en coordonnées cylindriques ou sphériques, les référentiels accélérés, etc…
– Mécanique du Solide Indéformable
– Formalisme de Lagrange.

Le formalisme de Lagrange permet une résolution efficace de problèmes complexes de mécanique. Il permet aussi d’apporter un éclairage plus fondamental sur les lois de conservation (théorème de Noether). A titre d’illustration de la méthode de Lagrange, on traitera le problème très important des oscillateurs harmoniques couplés, exprimé comme un problème de valeurs propres et de vecteurs propres. On termine avec un formalisme permettant d’analyser les résonances paramétriques, notion illustrée par l’expérience montrant la stabilité d’un pendule inversé forcé.

Subtitles available in French
4 hours/week

Les fondamentaux de la gestion des risques financiers

Ce MOOC en six sessions est pour vous le moyen d’aborder ce sujet par le prisme de nos deux spécialistes et professionnels du secteur, Justin McCarthy et Oscar McCarthy. Ils vous délivreront leurs expertises sur la gestion des risques financiers, son historique, ses enjeux actuels et à venir. Vous y découvrirez les différentes facettes propres aux outils de la gestion des risques financiers et à leur emploi, sous différents cas d’études. Alliant théorie et pratique, l’ensemble de ce MOOC vous permettra d’acquérir le niveau de connaissances nécessaire, en vous délivrant une attestation de suivi avec succès.

Le cours s’étend sur 6 semaines et propose :
– des séquences vidéos synthétiques (environ 40 minutes par semaine) ;
– des questionnaires à choix multiples afin de vérifier votre compréhension du cours à la fin de chaque semaine ;
-un forum, favorisant l’émulation autour de notions traitées dans le cours et qui sera animé par l’équipe de l’Institut Louis Bachelier.*

Langue : Anglais / Sous-titres : Français

Début des cours : 15/02/2016
Fin des inscriptions : 21/03/2016

Une attestation de suivi sera délivrée en cas de succès, à la fin du MOOC.