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Apprentissage Automatique et Réseaux de Neurones
Cours, TD et exercices corrigés Apprentissage Automatique et Réseaux de Neurones pdf & Examens avec correction

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Ce que contient le module Apprentissage Automatique et Réseaux de Neurones

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Cours complet PDF

Le cours magistral structuré en chapitres, propre et lisible. Idéal pour réviser ou combler les lacunes.

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TD & exercices corrigés Apprentissage Automatique et Réseaux de Neurones

Travaux dirigés avec corrigés étape par étape. Comprendre la méthode, pas juste la réponse.

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Examens années précédentes

Sujets d'examens réels avec corrections complètes — le meilleur entraînement avant les partiels.

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🗂️ Structure du Drive — Apprentissage Automatique et Réseaux de Neurones

Aperçu de tous les fichiers et dossiers disponibles dans ce module.

├── 🔗📁 Apprentissage automatique et réseaux de neurones-20260608T190357Z-3-001 (1).zip/ (raccourci)
├── 📄 Drive module Apprentissage Automatique et Réseaux de Neurones - cours, exercices corrigés et examens.txt
├── 🔗📁 Réseaux de neurones et apprentissage automatique/ (raccourci)
│ ├── 🔗📁 Cours Apprentissage Automatique et Réseaux de Neurones/ (raccourci)
│ │ ├── 📁 Notes/
│ │ │ ├── 📄 M1 SII 2021_2022-notesEMD.pdf
│ │ │ ├── 📄 suj1V4Corr.pdf
│ │ │ ├── 📄 M1 IV 2021_2022-NotesEMD.pdf
│ │ │ └── 📄 Barème EMD.pdf
│ │ ├── 📁 revision/
│ │ │ ├── 📄 formules.docx
│ │ │ ├── 📄 exemple ExoEx.xlsx
│ │ │ └── 📄 Revision.ipynb
│ │ ├── 📁 TP4/
│ │ │ ├── 📄 TP 4 regularisation.ipynb
│ │ │ └── 📄 data.csv
│ │ ├── 📁 Projets/
│ │ │ └── 📄 Projet-finSemestre-SII.docx
│ │ ├── 📁 TP9/
│ │ │ ├── 📄 TP9-Kmoy-ACP.ipynb
│ │ │ ├── 📄 X.csv
│ │ │ └── 📄 bird_small.png
│ │ ├── 📁 TP8/
│ │ │ ├── 📄 TP8-Gaussienne.ipynb
│ │ │ ├── 📄 yval.csv
│ │ │ ├── 📄 Xval.csv
│ │ │ └── 📄 X.csv
│ │ ├── 📁 TP1/
│ │ │ ├── 📄 TP 1 Mesures de performance.ipynb
│ │ │ ├── 📄 Mesures de performance.ipynb
│ │ │ └── 📄 labels.csv
│ │ ├── 📁 TP7/
│ │ │ ├── 📄 TP VMS-V2.ipynb
│ │ │ ├── 📄 goodBoundary.PNG
│ │ │ └── 📄 data.csv
│ │ ├── 📁 TP6/
│ │ │ ├── 📄 TP 6 RN2.ipynb
│ │ │ ├── 📄 W1.csv
│ │ │ ├── 📄 W2.csv
│ │ │ └── 📄 data.csv
│ │ ├── 📁 TP5/
│ │ │ ├── 📄 TP 5 RN1.ipynb
│ │ │ ├── 📄 W2.csv
│ │ │ ├── 📄 W1.csv
│ │ │ └── 📄 data.csv
│ │ ├── 📁 TP3/
│ │ │ ├── 📄 TP 3 regression.ipynb
│ │ │ └── 📄 data.csv
│ │ ├── 📁 TP2/
│ │ │ ├── 📄 TP 2 Descente du gradient.ipynb
│ │ │ ├── 📄 dataMulti.csv
│ │ │ └── 📄 data.csv
│ │ └── 📁 powerpoints/
│ │ ├── 📄 Cours4-regression-logistique.pptx
│ │ ├── 📄 Cours3-Gradient-Descent-Multiple.pptx
│ │ ├── 📄 Cours2-Gradient-Descent.pptx
│ │ ├── 📄 Cours1-Introduction.pptx
│ │ ├── 📄 Cours8-Guassienne.pptx
│ │ ├── 📄 Cours6-RéseauxNeuronal.pptx
│ │ ├── 📄 Cours7-SVM.pptx
│ │ └── 📄 Cours5-Surapprentissage-Regularisation.pptx
│ ├── 📁 Cours/
│ ├── 📁 TP2/
│ │ ├── 📄 TP 2 Descente du gradient.ipynb
│ │ ├── 📄 dataMulti.csv
│ │ └── 📄 data.csv
│ ├── 📁 revision/
│ │ ├── 📄 formules.docx
│ │ ├── 📄 formules.docx
│ │ ├── 📄 exemple ExoEx.xlsx
│ │ ├── 📄 exemple ExoEx.xlsx
│ │ ├── 📄 Revision.ipynb
│ │ └── 📄 Revision.ipynb
│ ├── 📁 TP4/
│ │ ├── 📄 TP 4 regularisation.ipynb
│ │ ├── 📄 TP 4 regularisation.ipynb
│ │ ├── 📄 data.csv
│ │ └── 📄 data.csv
│ ├── 📁 TP3/
│ │ ├── 📄 TP 3 regression.ipynb
│ │ ├── 📄 TP 3 regression.ipynb
│ │ ├── 📄 data.csv
│ │ └── 📄 data.csv
│ ├── 📁 Projets/
│ │ └── 📄 Projet-finSemestre-SII.docx
│ ├── 📁 TP7/
│ │ ├── 📄 TP VMS-V2.ipynb
│ │ ├── 📄 TP VMS-V2.ipynb
│ │ ├── 📄 goodBoundary.PNG
│ │ ├── 📄 goodBoundary.PNG
│ │ └── 📄 data.csv
│ ├── 📁 TP1/
│ │ ├── 📄 TP 1 Mesures de performance.ipynb
│ │ ├── 📄 Mesures de performance.ipynb
│ │ ├── 📄 data.csv
│ │ ├── 📄 labels.csv
│ │ └── 📄 labels.csv
│ ├── 📁 TP5/
│ │ ├── 📄 TP 5 RN1.ipynb
│ │ ├── 📄 TP 5 RN1.ipynb
│ │ ├── 📄 W2.csv
│ │ ├── 📄 W2.csv
│ │ ├── 📄 W1.csv
│ │ ├── 📄 W1.csv
│ │ └── 📄 data.csv
│ ├── 📁 TP9/
│ │ ├── 📄 TP9-Kmoy-ACP.ipynb
│ │ ├── 📄 TP9-Kmoy-ACP.ipynb
│ │ ├── 📄 X.csv
│ │ ├── 📄 X.csv
│ │ ├── 📄 bird_small.png
│ │ └── 📄 bird_small.png
│ ├── 📁 TP8/
│ │ ├── 📄 TP8-Gaussienne.ipynb
│ │ ├── 📄 TP8-Gaussienne.ipynb
│ │ ├── 📄 yval.csv
│ │ ├── 📄 yval.csv
│ │ ├── 📄 Xval.csv
│ │ ├── 📄 Xval.csv
│ │ ├── 📄 X.csv
│ │ └── 📄 X.csv
│ └── 📁 TP6/
│ ├── 📄 TP 6 RN2.ipynb
│ ├── 📄 TP 6 RN2.ipynb
│ ├── 📄 W2.csv
│ ├── 📄 W1.csv
│ ├── 📄 W1.csv
│ ├── 📄 W2.csv
│ └── 📄 data.csv
└── 🔗📁 Apprentissage automatique et réseaux de neurones/ (raccourci)
├── 📄 solutions du controle continu 26 Avril 2016-Modèle A.pdf
├── 📄 Divers Exercices.pdf
├── 📄 solution -controle continu 18 Mai 2013.pdf
├── 📁 Projet/
│ ├── 📄 Script partie B.m
│ ├── 📄 Patie A.py
│ ├── 📄 Projet_AARN_MIAL_LAHEG 2015-2016.rar
│ ├── 📄 Script partie B.rar
│ ├── 📄 Script partie A.rar
│ ├── 📄 BENDJOUDI_ROUGAB PARTIE A.pdf
│ ├── 📄 BENDJOUDI_ROUGAB_PARTIE B.pdf
│ ├── 📄 AARN-Description du Mini-Projet-Partie B - 21 Avril 2017.pdf
│ └── 📄 AARN - Description du Mini-Projet - Partie A - 22 Mars 2017.pdf
├── 📁 examens corrigés 2010-2017/
│ ├── 📄 Sujet AARN 2017.jpg
│ ├── 📄 solution EMD AARN - Mai 2017.pdf
│ ├── 📄 2010-apprentissage Rattrapage 2009-2010.pdf
│ ├── 📄 2010-apprentissage EMD 2009-2010.pdf
│ ├── 📄 2016-Solution EMD apprentissage - 29 Mai 2016.pdf
│ ├── 📄 2014-Solution EMD.pdf
│ ├── 📄 2013-solution EMD apprentissage - 30 Mai 2013.pdf
│ ├── 📄 2015-Solution EMD apprentissage - 1 Juin 2015.pdf
│ ├── 📄 2014-apprentissage EMD - 3 Juin 2014.pdf
│ ├── 📄 2012-solutions EMD apprentissage - 2 juin 2012.pdf
│ ├── 📄 2012-solution du Rattrapage du 14 juin 2012.pdf
│ ├── 📄 2012-apprentissage -Rattrapage 14 juin 2012.pdf
│ ├── 📄 2011-solution - apprentissage -EMD 5 juin 2011.pdf
│ ├── 📄 2012-apprentissage -EMD 2 juin 2012.pdf
│ ├── 📄 2010-solution- EMD 2010.pdf
│ └── 📄 2011-apprentissage -EMD 5 juin 2011.pdf
├── 📁 TPS/
│ ├── 📄 lab 3 - ann-intro.ppt
│ ├── 📄 Lab 2 - Intro a Matlab - AARN.docx
│ ├── 📄 Lab 1 - Intro a Matlab - AARN.docx
│ ├── 📄 Lab 4 - s 2015.docx
│ ├── 📄 Lab 10 - Application de résolution avec script- Nursery problem.docx
│ ├── 📁 Lab 9 - Nursery avec Script/
│ │ ├── 📄 target.txt
│ │ ├── 📄 input.txt
│ │ ├── 📄 ntrain.m
│ │ ├── 📄 mainROUGAB.m
│ │ └── 📁 Lab 9 - Nursery avec Script/
│ │ ├── 📄 nursery_data.txt
│ │ ├── 📄 Lab 9 - résolution avec script (1).pdf
│ │ ├── 📄 énoncé Lab 9 - Nursery.docx
│ │ └── 📄 nursery_data_description.txt
│ ├── 📁 Lab 5 - Alphapet+tests/
│ │ ├── 📄 1of26.txt
│ │ ├── 📄 binaire.txt
│ │ ├── 📄 lettres data - Copie.txt
│ │ ├── 📄 codage simple .txt
│ │ ├── 📄 letter-recognition_names.mht
│ │ ├── 📄 Lab 5 - énoncé - Lettres.pdf
│ │ ├── 📄 Lab 5 - énoncé - Lettres.docx
│ │ └── 📁 LAB 5 tests/
│ │ ├── 📄 1.JPG
│ │ ├── 📄 results.xlsx
│ │ ├── 📄 LM2.JPG
│ │ ├── 📄 LM.JPG
│ │ ├── 📄 3.JPG
│ │ ├── 📄 2.JPG
│ │ ├── 📁 testes par couches et neurones méthode binaire 1 of 26/
│ │ │ ├── 📁 4 layers 90 70 50 30/
│ │ │ │ ├── 📄 RP reg.JPG
│ │ │ │ ├── 📄 SCG perform.JPG
│ │ │ │ ├── 📄 SCG reg.JPG
│ │ │ │ ├── 📄 RP train.JPG
│ │ │ │ ├── 📄 SCG train.JPG
│ │ │ │ └── 📄 RP perform.JPG
│ │ │ ├── 📁 3 layers 80 50 30/
│ │ │ │ ├── 📄 RP reg.JPG
│ │ │ │ ├── 📄 SCG reg.JPG
│ │ │ │ ├── 📄 RP train.JPG
│ │ │ │ ├── 📄 SCG train.JPG
│ │ │ │ ├── 📄 SCF perform.JPG
│ │ │ │ ├── 📄 RP perform.JPG
│ │ │ │ └── 📁 2 layers 80 50/
│ │ │ │ ├── 📄 SCG reg.JPG
│ │ │ │ ├── 📄 SCG train.JPG
│ │ │ │ ├── 📄 SCG perform.JPG
│ │ │ │ ├── 📄 RP train.JPG
│ │ │ │ ├── 📄 RP perform.JPG
│ │ │ │ └── 📄 RP reg.JPG
│ │ │ └── 📁 1 layer 50/
│ │ │ ├── 📄 RP reg.JPG
│ │ │ ├── 📄 RP train.JPG
│ │ │ ├── 📄 SCG train.JPG
│ │ │ ├── 📄 SCG reg.JPG
│ │ │ ├── 📄 RP perform.JPG
│ │ │ └── 📄 SCG perform.JPG
│ │ ├── 📁 binaire/
│ │ │ └── 📁 train rp/
│ │ │ ├── 📁 test 2/
│ │ │ │ ├── 📄 3.JPG
│ │ │ │ ├── 📄 2.JPG
│ │ │ │ └── 📄 1.JPG
│ │ │ └── 📁 test 1/
│ │ │ ├── 📄 2.JPG
│ │ │ ├── 📄 1.JPG
│ │ │ └── 📄 3.JPG
│ │ ├── 📁 best results/
│ │ │ ├── 📁 RP/
│ │ │ │ ├── 📄 6.JPG
│ │ │ │ ├── 📄 5.JPG
│ │ │ │ └── 📄 4.JPG
│ │ │ └── 📁 SCG/
│ │ │ ├── 📄 2.JPG
│ │ │ ├── 📄 3.JPG
│ │ │ └── 📄 1.JPG
│ │ └── 📁 1 26/
│ │ ├── 📁 best Lm/
│ │ │ ├── 📄 regress.JPG
│ │ │ ├── 📄 train.JPG
│ │ │ ├── 📄 stat.JPG
│ │ │ └── 📄 perform.JPG
│ │ ├── 📁 70 80/
│ │ │ ├── 📄 3.JPG
│ │ │ ├── 📄 2.JPG
│ │ │ └── 📄 1.JPG
│ │ ├── 📁 150 100 50/
│ │ │ ├── 📁 trainSCG/
│ │ │ │ ├── 📄 reg.JPG
│ │ │ │ ├── 📄 train.JPG
│ │ │ │ └── 📄 perf.JPG
│ │ │ └── 📁 trainRP/
│ │ │ ├── 📄 reg.JPG
│ │ │ ├── 📄 train.JPG
│ │ │ └── 📄 perf.JPG
│ │ └── 📁 80 50/
│ │ ├── 📄 Lm.JPG
│ │ ├── 📁 RP/
│ │ │ ├── 📄 reg.JPG
│ │ │ ├── 📄 train.JPG
│ │ │ └── 📄 perf.JPG
│ │ └── 📁 SCG/
│ │ ├── 📄 perf.JPG
│ │ ├── 📄 reg.JPG
│ │ └── 📄 train.JPG
│ └── 📁 Lab 7- car/
│ ├── 📄 oneofm.txt
│ ├── 📄 inp+trg.py
│ ├── 📄 car_data_description.txt
│ ├── 📄 car_data simple.txt
│ ├── 📄 car_data one of m.txt
│ ├── 📄 car_data - Copie.txt
│ └── 📄 car statement.docx
└── 📁 cours/
├── 📄 chapitre 4 -decision trees _fr.pptx
├── 📄 chapitre 1 introduction fr.pptx
├── 📄 chapitre 5_Classifieurs KNN et Bayesiens fr - Copie.pptx
├── 📄 chapitre 3 -ANNs_fr.pptx
└── 📄 chapitre 2 -concept learning fr.pptx

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❓ Questions fréquentes sur Apprentissage Automatique et Réseaux de Neurones

Que contient exactement le module Apprentissage Automatique et Réseaux de Neurones ?

Le module Apprentissage Automatique et Réseaux de Neurones contient le cours complet en PDF, les TD et exercices corrigés, les examens des sessions précédentes avec corrections détaillées, et selon le module des TP ou fiches de révision. Tous les fichiers sont rangés dans des sous-dossiers clairs sur Google Drive : Cours / TD / Examens / TP.

Comment télécharger le module Apprentissage Automatique et Réseaux de Neurones ?

Cliquez sur le bouton de commande, sélectionnez Apprentissage Automatique et Réseaux de Neurones dans le catalogue, renseignez votre email, payez 1$ via PayPal, et vous êtes redirigé immédiatement vers votre Google Drive. Le lien est également envoyé par email pour un accès permanent.

Le module Apprentissage Automatique et Réseaux de Neurones correspond-il à mon université ?

Nos modules suivent le programme standard LMD (Licence-Master-Doctorat) des universités francophones. Si un contenu ne correspond pas exactement à votre programme, le remboursement intégral est garanti sans condition — contactez-nous sur WhatsApp.

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