ML & AI pour la physique et les physiciens

MU4PY115; Cours Master 1, Université Paris Sorbonne 2019-2010

Il s’agit d’un cours d’introduction à l’apprentissage automatique, pour les etudiants de physique en Master a Sorbonne Université, qui met l’accent sur les exercices pratiques mais aussi une une compréhension théorique. Le cours combinera (et alternera) la méthodologie avec les bases théoriques et les aspects pratiques de calcul avec des exercices en python, en utilisant scikit-learn et tensorflow (avec keras).

Les sujets discutés seront parmis les suivants:

Listes des cours:

Liste des sujets de TPs

Ou et quand?

MU4PY115; Cours Lundi de 15h30 a 18H30, Tour 24-34 salle 301 premier cours le 9/9); TP Vendredi de 14h a 17h, Tour 23-22 1er étage salles informatique (premier TP le 27/9)

Quelques references

Besoin d’un GPU chez vous?

Vous souhaitez essayer l’apprentissage en profondeur mais vous n’avez pas de GPU? Ou vous ne voulez pas installer de logiciel sur votre ordinateur? Une bonne solution consiste à utiliser la plate-forme (gratuite) Collaboratory de Google: elle ne nécessite aucun matériel ou logiciel spécifique! Par exemple bous pouvew utiliser ici un example d’un reseau de neuronne avec GPU.

Quelques examples de notebooks

CNN,Q-Learning FrozenLake , Auto-encoder Cartpole avec policy gradient.

Many thanks to…

http://www.sorbonne-universite.fr/en https://keras.io https://scikit-learn.org/stable