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Introduction au machine learning scientifique

Mis à jour le

Responsable(s) : M. Jose ORELLANA, Mme Chloé MIMEAU

Code Cnam : CSC108
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  • Durée : 50 heures (+/- 10%)
  • A la carte
  • Soir & samedi
  • 6 crédits
  • Présentiel

Présentation

Public, conditions d'accès et prérequis

Prérequis

Justifier du niveau du Diplôme du Premier Cycle Technique du Cnam

Objectifs

Comprendre les fondements du machine learning appliqué au calcul scientifique. 
Analyser les réseaux de neurones comme outils pour le calcul scientifique et évaluer leurs propriétés de convergence et de généralisation.
Formuler et implémenter des modèles contraints par la physique, notamment les Physics-Informed Neural Networks (PINNs).
Identifier les limites théoriques et numériques de ces approches.

Applications à l'étude des équations de la mécanique des structures, des fluides, de l'acoustique, de la thermique.

Compétences et débouchés

Compétences

Compétences en modélisation numérique de problèmes d'ingénieurs.

Informations pratiques

Contact

Retrouvez cette formation en centre :

Lieux de formation

Logo Ecole numérique et IA Cnam

Programme

Contenu

Rappels de calcul scientifique et d’analyse numérique.
Bases de l’apprentissage automatique.
Réseaux de neurones artificiels.
Théorie d’approximation et convergence des réseaux de neurones.
Physics-Informed Neural Networks (PINNs).
Questions numériques et HPC.

Modalités d'évaluation

Un examen final en temps limité. 
Les TP réalisés en cours d'enseignement peuvent être pris en compte.

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