Ce projet propose une formation en apprentissage automatique appliquée aux sciences environnementales et au secteur énergétique. Il utilise des notebooks Python pour enseigner l'analyse de données climatiques et énergétiques, en combinant méthodes statistiques traditionnelles et techniques avancées de machine learning. Les étudiants apprennent à extraire des motifs pertinents, modéliser des relations entre variables et prédire des tendances pour prendre des décisions éclairées dans des contextes environnementaux concrets.

Ce projet propose une formation complète en apprentissage automatique appliqué aux sciences du climat et au secteur de l'énergie. Il combine des cours théoriques et des travaux pratiques sur des données réelles pour enseigner aux étudiants comment extraire des motifs pertinents, prédire des variables et optimiser des processus. Les cas concrets incluent l'analyse de données de capteurs pour améliorer l'efficacité énergétique des bâtiments ou l'exploitation de prévisions climatiques pour anticiper les tendances futures.

Le Catalogue des offres de formations en apprentissage permet de rendre accessible l'information sur les formations en apprentissage. Les offres de formations sont récupérées quotidiennement depuis un Web Service, vérifiées et enrichies, avant d'être soumises à un module de paramétrage pour l'éducation nationale et l'enseignement supérieur. Les instructeurs en académie sont ensuite sollicités pour valider les formations qui doivent alimenter Parcoursup et Affelnet, avant d'être importées automatiquement par les plateformes.

Outil intégré à Moodle permettant de créer, gérer et suivre des plans de formation personnalisés pour les utilisateurs. Il facilite l'assignation de modules pédagogiques, le suivi des progrès et l'envoi de notifications automatiques pour encourager l'engagement dans les parcours d'apprentissage.

Ce projet propose un cours complet sur le calcul différentiel et les équations différentielles ordinaires, destiné à une formation en modélisation et intelligence artificielle. Il inclut un polycopié détaillé, des travaux pratiques utilisant le langage Julia, et des ressources complémentaires pour approfondir les liens entre ces concepts mathématiques et l'apprentissage automatique. Le contenu est adapté à un public étudiant en formation continue ou initiale.

Ce projet est une formation en ligne (MOOC) sur l'apprentissage automatique en Python, utilisant la bibliothèque scikit-learn. Il comprend des notebooks Jupyter interactifs, des leçons en texte enrichi et des visualisations de données avec Matplotlib, Seaborn et Plotly. Les étudiants peuvent apprendre à leur propre rythme et bénéficier de fonctionnalités supplémentaires telles que des quiz et un forum de discussion.

Le projet bso3-analyse-publications a pour objectif d'extraire et d'analyser les métadonnées de publications scientifiques au format PDF. Il utilise des techniques d'apprentissage automatique et de traitement du langage naturel pour détecter et classifier les entités nommées, extraire les métadonnées et comparer les similarités entre les documents.

Ce projet est une plateforme de génération de contrats d'apprentissage, simplifiant les démarches administratives pour les entreprises et les centres de formation. Il permet de créer, gérer et dématérialiser les contrats d'apprentissage, en assurant la conformité réglementaire et la génération automatique des cerfas associés.

Ce projet vise à fournir un catalogue de notebooks d'entrée de gamme pour la formation de professionnels de santé à la prédiction de la cirrhose du foie. Il offre une aide au diagnostic médical grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique.

Ce projet est un générateur de corpus annoté pour l'apprentissage automatique en langue naturelle. Il permet la pré-annotation automatique de corpus en format .trs et dispose d'une interface de manual annotation. Il inclut également des grammaires pour la génération de corpus artificiel pour la reconnaissance vocale.