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        <title>WiKi informatique</title>
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        <title>appro-s7</title>
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        <description>Approfondissement S7 MIE

Data driven programming

Le but de cet UE est d&#039;apprendre à maîtriser les concepts et les outils informatiques liés à la conservation, la mise à jour et la mise en forme de grandes quantités de données. Vous apprendrez à organiser les étapes du développement autour du modèle de données, de leur présentation et des actions de l&#039;utilisateur.</description>
    </item>
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        <dc:date>2020-03-20T14:51:15+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>crypto</title>
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        <description>Le Poly</description>
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        <title>developpement_web</title>
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        <description>Développement Web

	*  Responsable : François Brucker
	*  Equipe pédagogique : François Brucker, Emmanuel Daucé

Objectif

Réalisation front d&#039;un site web. 

Nous y verront comment créer une page web et plus généralement un site en utilisant :

	*</description>
    </item>
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>ia_et_jeux</title>
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        <description>Electif : Intelligence Artificielle et Jeux


Intervenants : Cours : Thierry Artières - TDs et TPs : Thierry Artières et Ronan Sicre



Cet électif est une introduction à certains domaines majeurs couverts par l&#039;I.A. moderne en les illustrant sur des problématiques de jeux à deux joueurs (échecs, Go</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://wiki.centrale-med.fr/informatique/public:in_english?rev=1553001897&amp;do=diff">
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        <dc:date>2019-03-19T13:24:57+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>in_english</title>
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        <description>The main question in this couse is : &quot;What can we do with a computer? (and what cannot we do?)&quot;

To address these questions, we will present a very simple model for a computer: the Turing Machine. We will also present less powerful models (finite automata</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://wiki.centrale-med.fr/informatique/public:informatique_theorique?rev=1553002609&amp;do=diff">
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        <dc:date>2019-03-19T13:36:49+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>informatique_theorique</title>
        <link>https://wiki.centrale-med.fr/informatique/public:informatique_theorique?rev=1553002609&amp;do=diff</link>
        <description>Description

La question centrale à laquelle on tentera de répondre est : « Que peut-on faire avec un ordinateur ? (&amp; que ne peut-on pas faire ?) »

Pour répondre à cette question, on présentera un modèle très simple d&#039;ordinateur : la machine de Turing</description>
    </item>
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        <dc:date>2017-03-26T09:49:55+00:00</dc:date>
        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>lecture_des_fichiers_json</title>
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        <description>import json
f = open(&quot;mon_fichier.json&quot;, &quot;r&quot;, encoding=&quot;utf-8&quot;)
mon_objet = json.load(f)


Voir aussi :

	*  
	*</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://wiki.centrale-med.fr/informatique/public:neurosciences_computationnelles-2020?rev=1708093488&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>neurosciences_computationnelles-2020</title>
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        <description>Neurosciences computationnelles

	*  1._generalites
	*  2. Neurones et réseaux
	*  3. Apprentissage et contrôle</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://wiki.centrale-med.fr/informatique/public:neurosciences_computationnelles?rev=1581689830&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
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        <description>Neurosciences computationnelles

	*  1._generalites
	*  2. Neurones et réseaux
	*  3. Apprentissage et contrôle

Comptes rendus 2018



Comptes rendus 2017



Notes

ncom-general</description>
    </item>
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        <title>projets_s8</title>
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        <description>SISN projets 2018

Rendu intermédiaire : 3 Avril

Rendu final : 25 Mai 

Sujet 1 :  Etude de la dynamique des saccades oculaires vers une cible visuelle unique.

Enoncé : Au quotidien, les êtres humains réalisent des milliers de saccades. Ces mouvements très
brefs et rapides des yeux permettent d’amener le point d’intérêt de la scène visuelle sur
la partie centrale de la rétine (ou fovéa) pour une analyse détaillée.
Les caractéristiques des saccades ont longuement été étudiées, mais certaines re…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://wiki.centrale-med.fr/informatique/public:recherche_d_information?rev=1517224081&amp;do=diff">
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        <description>Cours

1. Indexation

2. Recommandation

3. Analyse des données

4. Travail final

Travaux dirigés

Ces travaux dirigés sont des &quot;notebooks&quot; fonctionnant sur l&#039;interpréteur &quot;jupyter&quot;. Les notebooks
permettent d&#039;écrire et d&#039;exécuter des scripts python à l&#039;aide d&#039;un simple navigateur web.
Les résultats d&#039;exécution sont conservés et peuvent être retrouvés d&#039;une session à l&#039;autre.</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://wiki.centrale-med.fr/informatique/public:recommandation?rev=1547207798&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
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        <description>Filtrage collaboratif : ressources web

Données :
&lt;http://grouplens.org/datasets/movielens/&gt;

cours :

&lt;http://acsweb.ucsd.edu/~dklim/mf_presentation.pdf&gt;

&lt;http://clgiles.ist.psu.edu/IST441/materials/powerpoint/RC-week10/Tutorial_IJCAI_2013-modified.pptx&gt;

Travaux dirigés

Ces travaux dirigés sont des &quot;notebooks&quot; fonctionnant sur l&#039;interpréteur &quot;jupyter&quot;. Les notebooks
permettent d&#039;écrire et d&#039;exécuter des scripts python à l&#039;aide d&#039;un simple navigateur web.
Les résultats d&#039;exécution sont conser…</description>
    </item>
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        <description>Apprentissage par renforcement : premiers pas

Dans ce TP nous allons décrire le comportement d&#039;un agent se déplaçant aléatoirement dans un environnement très simple. 

Pour établir développer des algorithmes d’apprentissage par renforcement, il est nécessaire de caractériser deux entités:$--&gt;$$$\mathcal{S} = \{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8\}$$$$\mathcal{A} = \{N, S, E, W\}$$$s_t$$t$$$V(s_t) = E(\sum_{t&#039;=t}^T r_{t&#039;})$$$T$$s_t$$$ a_t = \underset{a \in \mathcal{A}}{\text{argmax }} V(\text{next}(s_t, a))$…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://wiki.centrale-med.fr/informatique/public:rl_tp2?rev=1546873637&amp;do=diff">
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        <link>https://wiki.centrale-med.fr/informatique/public:rl_tp2?rev=1546873637&amp;do=diff</link>
        <description>Utilisation de la librairie OpenAI Gym

Comme nous l&#039;avons vu au TP précédent, l’apprentissage par renforcement repose sur l&#039;interaction entre un agent et un environnement:

	*  L&#039;environnement correspond à la fois à l&#039;environnement physique et aux dispositifs matériels. Dans le cadre de l&#039;apprentissage par renforcement, on utilise souvent un environnement simulé (qui reproduit le comportement de l&#039;environnement physique)  $t$$\boldsymbol{s}_t$$s_t$$t$$$V(s_t) = E(\sum_{t&#039;=t}^T r_{t&#039;})$$$T$$s_t,…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://wiki.centrale-med.fr/informatique/public:rl_tp3?rev=1547629434&amp;do=diff">
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        <dc:creator>Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com)</dc:creator>
        <title>rl_tp3</title>
        <link>https://wiki.centrale-med.fr/informatique/public:rl_tp3?rev=1547629434&amp;do=diff</link>
        <description>TP3 : Q-learning tabulaire

Dans ce TP nous allons mettre en œuvre un algorithme d&#039;apprentissage basé sur l&#039;équation de point fixe de Bellman. 

Rappel:

On note :
$$Q(s_t, a_t) = E(\sum_{t&#039;=t}^{T_\text{max}} \gamma^{t&#039;-t} r_{t&#039;})$$
la fonction de valeur sur les transitions d&#039;état (avec $\gamma \in [0,1])$.

La fonction de valeur de la politique optimale obéit à l&#039;équation de récurrence :
$$Q(s_t, a_t) = r_t + \gamma  \sum_{s&#039;} p(s&#039;|s, a) \max_{a&#039;} Q(s&#039;, a&#039;)$$$p(s&#039;|s, a)$$\tilde{\pi}$$s_{t+1}$$a…</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://wiki.centrale-med.fr/informatique/public:rl_tp4?rev=1548193000&amp;do=diff">
        <dc:format>text/html</dc:format>
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        <title>rl_tp4</title>
        <link>https://wiki.centrale-med.fr/informatique/public:rl_tp4?rev=1548193000&amp;do=diff</link>
        <description>TP4 : Q-learning sur les espaces d&#039;états continus

L&#039;équation de point fixe de Bellman est ici mise en oeuvre au sein d&#039;un environnement continu.

Les espaces d&#039;état discrets offrent un cadre propice au développement d&#039;algorithmes d&#039;approximation de fonctions de valeur grâce à un stockage tabulaire des valeurs et un échantillonnage sur un ensemble discret d&#039;actions.$s$$\mathcal{S}$$Q(s,a)$$t &lt; 200$$t = 200$$Q$$N_a$</description>
    </item>
    <item rdf:about="https://wiki.centrale-med.fr/informatique/public:rl_tp5?rev=1579738763&amp;do=diff">
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        <title>rl_tp5</title>
        <link>https://wiki.centrale-med.fr/informatique/public:rl_tp5?rev=1579738763&amp;do=diff</link>
        <description>*  [Algorithme du policy gradient (notebook)]

	*  [Algorithme du policy gradient (nbviewer)]

	*  [Voir également cette page pour des explications plus détaillées]

	*  Tester cet algorithme dans les [différents environnements proposés dans la librairie OpenAI Gym]
		*  Parmi ces environnements, pour lesquel(s) est-il adapté? Pour lesquels n&#039;est-il pas adapté?
		*  Parmi les environnements adaptés, quels sont ceux sur lesquels il échoue? Quels sont ceux sur lesquels il réusit (au moins partiell…</description>
    </item>
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        <description>Apprentissage par renforcement

Cours en ligne:

	*  [Courd de Rémi Munos]
	*  [Courd d&#039;Hugo Larochelle]
	*  [Cours de David Silver]

Livres: 

	*  [A. Barto, R. Sutton : Reinforcement Learning: An Introduction]
	*  [M. Lapan :Deep Reinforcement Learning Hands-On]

Séances:

	*  TP1
	*  TP2
	*  TP3</description>
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        <description>L&#039;informatique à l&#039;ÉCM
Voir aussi
	*  Tutoriels :
		*  Unix : 
			*  [Initiation Unix]
			*  Environnement Unix

		*  Python :
			*  [Python]
			*  Python et son environnement

		*  Java :
			*  Java et son environnement


	*  Environnements de programmation:
		*  [Installer Python et Pycharm chez soi]
		*  [ Utiliser Pycharm]
		*  [Les tests unitaires]


Les cours

Première Année

Algorithmes

Programmation Orientée Objet

Gestion des Données Numériques

Deuxième Année

Stockage et Traitement d…</description>
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        <description>Algorithmes

	*  Responsable : Pascal Préa
	*  Équipe pédagogique :  François Brucker, Célia Châtel, Luc Giffon, Riikka Huusari,  Cathy Jazzar,  Pascal Préa,
 Problème général


	*  Notions à acquérir :
		*  Complexité algorithmique
		*</description>
    </item>
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        <description>Gestion des Données Numériques

	*  Responsable : Emmanuel Daucé
	*  Équipe pédagogique : Emmanuel Daucé, Catherine Jazzar, Ronan Sicre, Thierry Artières
 Problème général
recueillirstockerconsulter/mettre à jour

	*  Notions à acquérir :</description>
    </item>
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        <title>twitter_data</title>
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        <description>I can answer for the Twitter data. You can gather plenty of French language tweets by one of two methods:

	*  Live Stream. In this case, you can pass this URL: &lt;https://stream.twitter.com/1.1/statuses/sample.json?language=fr&gt; and you will receive tweets as the standard JSON dictionary. An example python code to download a portion of the public stream is here. In this case, you let the code run and stop it once you have collected a decent sized corpus.</description>
    </item>
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        <title>web_dynamique_avec_php</title>
        <link>https://wiki.centrale-med.fr/informatique/public:web_dynamique_avec_php?rev=1476714476&amp;do=diff</link>
        <description>[transparents de cours]
[exercices de php]

Exemples :

Exemple 1


                                    salut.html
&lt;?php
echo &quot;Salut la Terre!&quot;;
?&gt;


Exemple 2

Formulaire :


                                    formulaire.html
&lt;form action = &quot;bonjour.php&quot; method =&quot;post&quot;&gt;
    Votre prénom : &lt;input type=&quot;text&quot; name=&quot;prenom&quot;/&gt; &lt;br/&gt;
    Votre nom : &lt;input type=&quot;text&quot; name=&quot;nom&quot;/&gt; &lt;br/&gt;
    &lt;input type=&quot;submit&quot; value=&quot;Envoyer&quot;&gt;
&lt;/form&gt;</description>
    </item>
</rdf:RDF>
