Avant le début de la formation, un entretien avec un membre de la Direction des Etudes a lieu afin de :
Cibler et faire ressortir des modèles linéaires, non-linéaires, généralisés ou mixtes et construire des modèles complexes ou novateurs de prévisions en utilisant les techniques de modélisation, estimations, tests et diagnostics. Identifier les variables ou composantes importantes d’un modèle afin de tester des hypothèses en utilisant les techniques de modélisation, estimations, tests et diagnostics.
Modéliser des données observées, les interpréter pour en faire de la prédiction en utilisant des outils appropriés et en tenant compte de leur nature aléatoire.
Déterminer et analyser des données complexes en utilisant les méthodes de fouille et de visualisation de séries temporelles et fonctionnelles, de textes (clustering, classification), de réseaux (statique ou dynamiques) ou d’images.
Intégrer les technologies complémentaires (web sémantique, modélisation multi-agents) pour l’hybridation des approches intelligence artificielle connectivistes (réseaux de neurones) et symboliques (moteurs de raisonnement).
Opérationnaliser une publication scientifique en implémentation informatique pour réaliser un prototype innovant.
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