Ce cours est consacré aux modèles linéaires généralisés et à leurs généralisations. Une grande partie de ce cours traite des modèles catégoriels, où les variables à expliquer sont qualitatives plutôt que quantitatives. Certaines extensions seront aussi étudiées telles que les réseaux bayésiens. La connaissance de logiciels de statistique sera demandée car le contrôle des connaissance s'articulera autour d'exercices et aussi de projets sur des données réelles.

Nom normé: B5PF0815 - Econométrie non-linéaire - Cours magistral
Nom abrégé normé: B5PF0815 - Cours magistral
Chemin ROF: /École d'économie de la Sorbonne/M2P Traitement de l'info. et data-science en entrepr._ FI-FA/Semestre 4/Bloc hors stage/UE1 Statistique appliquée, modélisation des données éco/Econométrie non-linéaire
Chemin ROFid: /02/UP1-PROG-02-MPB50Q-119/UP1-PROG-ELP-B5PQS419/UP1-C-ELP-B5PQ5219/UP1-C-ELP-B5EPQ219/UP1-C-ELP-B5PF0815
Code Apogée: B5PF0815
RofId: UP1-C-ELP-B5PF0815
Nom ROF: Econométrie non-linéaire
Composante: École d'économie de la Sorbonne
Semestre: 4
Niveau: M2
Niveau LMDA: Masters
Niveau année: 5
Composition: Cours magistral
Diplôme: M2P Traitement de l'info. et data-science en entrepr._ FI-FA
Domaine ROF: [Sciences économiques] Sciences économiques
Type ROF: [M2]
Nature ROF: [5] BAC+5
Cycle ROF: [2]
Rythme ROF: [Apprentis.,Initiale]
Langue: []
Mention: Econométrie, statistiques
Spécialité: Master 2  Traitement de l'information et data-science en entreprise (TIDE) (formation initiale et apprentissage)
Attente de validation: Yes
Demandeur Id: 49179
Date demande: Monday, 16 January 2023, 7:01 PM
Approbateur proposé Id: 49179
Approbateur effectif Id: 49179
Date validation: Monday, 16 January 2023, 7:01 PM
Date archivage: Wednesday, 19 July 2023, 12:00 AM
Générateur: Manuel via assistant (cas n°2 ROF)
Modèle: [27065]UP1-C-ELP-B5PF0815-05
Nom normé: B4031220 - Empirical Methods in Development Economics 1 - Cours magistral;B4031220 - Empirical Methods in Development Economics 1 - Cours magistral
Nom abrégé normé: B4031220 - Cours magistral;B4031220 - Cours magistral
Chemin ROF: /École d'économie de la Sorbonne/Master 1 Economie du développement/Semestre 2/UE1 Cours fondamentaux/Empirical Methods in Development Economics 1;/École d'économie de la Sorbonne/DU Panthéon Sorbonne Master in Economics/Semestre 2 Dev Econ Track/UE1 : Cours fondamentaux/Empirical Methods in Development Economics 1
Chemin ROFid: /02/UP1-PROG-02-M1B403-119/UP1-PROG-ELP-B403S219/UP1-C-ELP-B4E03219/UP1-C-ELP-B4031220;/02/UP1-PROG-02-U4B401-119/UP1-PROG-ELP-U4BDS221/UP1-C-ELP-U4HD1221/UP1-C-ELP-B4031220
Code Apogée: B4031220;B4031220
RofId: UP1-C-ELP-B4031220;UP1-C-ELP-B4031220
Nom ROF: Empirical Methods in Development Economics 1;Empirical Methods in Development Economics 1
Composante: École d'économie de la Sorbonne;École d'économie de la Sorbonne
Semestre: 2;2
Niveau: M1;M1
Niveau LMDA: Masters;Autres
Niveau année: 4;4
Composition: Cours magistral;Cours magistral
Catégories de cours supplémentaires rattachements ROF: 1206
Diplôme: Master 1 Economie du développement;DU Panthéon Sorbonne Master in Economics
Domaine ROF: [Sciences économiques] Sciences économiques;[Sciences économiques] Sciences économiques
Type ROF: [M1] ;[U4]
Nature ROF: [4] BAC+4;[4] BAC+4
Cycle ROF: [2] ;[2]
Rythme ROF: [Initiale] initiale;[Initiale] initiale
Langue: [] ;[]
Acronyme: ;
Mention: Economie du développement;Diplôme d'université
Spécialité: Economie du développement;
Parcours: ;
Attente de validation: Yes
Responsable enseignement (ROF): ;
Demandeur Id: 193081
Date demande: Wednesday, 4 January 2023, 3:20 PM
Approbateur proposé Id: 193081
Approbateur effectif Id: 193081
Date validation: Wednesday, 4 January 2023, 3:20 PM
Générateur: Manuel via assistant (cas n°2 ROF)
Modèle: [26021]UP1-C-ELP-B4031220-02

Le deep learning est une technique de machine learning qui  a commencé à s'imposer dans la reconnaissance d'images.

C'est l'état de l'art en :

-Reconnaissance/segmentation/generation d'images.

-Traitement automatisé du langage naturel (classification de phrase, résumé, chatbot etc..)

On étudiera les trois grandes familles de réseaux utilisé actuellement :

-Les réseaux convolutifs.

-Les réseaux récurrents.

-Les transformers.

Les applications pratiques de ce cours se feront en Pytorch.

Nom normé: B5PQ1619 - Réseaux de neurones, deep learning - Cours magistral
Nom abrégé normé: B5PQ1619 - Cours magistral
Chemin ROF: /École d'économie de la Sorbonne/M2P Traitement de l'info. et data-science en entrepr._ FI-FA/Semestre 4/Bloc hors stage/UE2 Apprentissage statistique, science des données/Réseaux de neurones, deep learning
Chemin ROFid: /02/UP1-PROG-02-MPB50Q-119/UP1-PROG-ELP-B5PQS419/UP1-C-ELP-B5PQ5219/UP1-C-ELP-B5EPQ419/UP1-C-ELP-B5PQ1619
Code Apogée: B5PQ1619
RofId: UP1-C-ELP-B5PQ1619
Nom ROF: Réseaux de neurones, deep learning
Composante: École d'économie de la Sorbonne
Semestre: 4
Niveau: M2
Niveau LMDA: Masters
Niveau année: 5
Composition: Cours magistral
Diplôme: M2P Traitement de l'info. et data-science en entrepr._ FI-FA
Domaine ROF: [Sciences économiques] Sciences économiques
Type ROF: [M2]
Nature ROF: [5] BAC+5
Cycle ROF: [2]
Rythme ROF: [Apprentis.,Initiale]
Langue: []
Mention: Econométrie, statistiques
Spécialité: Master 2  Traitement de l'information et data-science en entreprise (TIDE) (formation initiale et apprentissage)
Attente de validation: Yes
Demandeur Id: 49179
Date demande: Monday, 16 January 2023, 6:54 PM
Approbateur proposé Id: 49179
Approbateur effectif Id: 49179
Date validation: Monday, 16 January 2023, 6:54 PM
Date archivage: Wednesday, 19 July 2023, 12:00 AM
Générateur: Manuel via assistant (cas n°2 ROF)
Modèle: [26343]UP1-C-ELP-B5PQ1619-03

Cet espace est destiné à la gestion de vos mémoires de stage pour les étudiants hors césure. 

Il comprend :

  • des informations générales sur les dates et les procédures ;
  • des informations sur les attentes en termes de contenu du mémoire ;
  • les feuilles de style à utiliser ;
  • un module de recueil du mémoire de stage et de l'appréciation du tuteur entreprise. Ce module sera ouvert du 28/08/2023 au 15/10/2023.


Complément intitulé: Memoire-de-stage
Nom normé: B5EPC619 - UE3 Stage -
Nom abrégé normé: B5EPC619 -
Chemin ROF: /École d'économie de la Sorbonne/Master 2 Professionnel Banque - Finance/Semestre 4/UE3 Stage
Chemin ROFid: /02/UP1-PROG-02-MPB50C-119/UP1-PROG-ELP-B5PCS419/UP1-C-ELP-B5EPC619
Code Apogée: B5EPC619
RofId: UP1-C-ELP-B5EPC619
Nom ROF: UE3 Stage
Composante: École d'économie de la Sorbonne
Semestre: 4
Niveau: M2
Niveau LMDA: Masters
Niveau année: 5
Diplôme: Master 2 Professionnel Banque - Finance
Domaine ROF: [Sciences économiques] Sciences économiques
Type ROF: [M2]
Nature ROF: [5] BAC+5
Cycle ROF: [2]
Rythme ROF: [Initiale] initiale
Langue: []
Mention: Monnaie, banque, finance, assurance
Spécialité: Banque - Finance
Attente de validation: Yes
Demandeur Id: 146996
Date demande: Friday, 31 March 2023, 1:40 PM
Générateur: Manuel via assistant (cas n°2 ROF)
Modèle: [27600]UP1-C-ELP-B5EPC619-03 - Memoire-de-stage
Url fixe: EES-M2-BF-memoire-de-stage