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Artificial Intelligence and Machine Learning for Connected Systems

Code UE : USEEN6

  • Cours
  • 6 crédits

Responsable(s)

Public, conditions d’accès et prérequis

M1 courses or equivalent courses done at another institution.

Présence et réussite aux examens

Pour l'année universitaire 2022-2023 :

  • Nombre d'inscrits : 15
  • Taux de présence à l'évaluation : 100%
  • Taux de réussite parmi les présents : 67%

Objectifs pédagogiques

The objective of the course is to study basics of machine learning and artificial intelligence algorithms used for network applications and IoT systems optimisation and acquire hands-on experience via experimental labs. The course will show how conventional ML/AI algorithms can be challenged in their performance and accuracy when running under constraints emerging in network and IoT systems environment, as for instance : execution time target, limited live and storage memory space, energy consumption and power limitations.

Mots-clés

Contenu

The course covers the following topics with half of the lessons as practical labs :
    • refresh on statistics and network optimisation
    • unsupervised machine learning
      • main algorithms, comparison, experimentation
      • time-constrained applications (traffic anomaly detection, etc)
      • memory-constrained applications (spatio-temporal mobility characterization, etc)
    • supervised machine learning and applications
      • main algorithms, comparison, experimentation
      • time-and-energy-constrained application (IP traffic classification, etc)
      • time-and-memory-constrained applications (cyber attack classification, etc)

 

Modalité d'évaluation

Evaluation of TP lab reports and of a final exam.

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

Contact

EPN05 - Informatique
33.1.13A, 2 rue Conté
75003 Paris
Tel :01 40 27 28 49
Mariella Annicchiarico
Voir le site

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Enseignement non encore programmé