Unité pédagogique

Focus artificial intelligence : Advanced statistics for process engineering

Derniere édition le: 26/09/2024

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Responsable:

Description générale :

Nombres d'ECTS : 2

  • Introduction of Bayesian vs frequentist methods on a simple example of kinetic law.

  • Stochastic modelling and probabilistic optimisation of reactors. Long lab work on liquid-gas reaction and carbon-black powder production (minimisation of reactor downtime)

  • Bayesian network, Monte-Carlo method.


Mots-clés:

Nombre d’heures à l’emploi du temps:

Domaine(s) ou champs disciplinaires:

Langue d’enseignement:

Objectifs d’apprentissage:

A la fin de l’unité pédagogique, l’élève sera capable de : Niveau de taxonomie Priorité

Modalités d’évaluation des apprentissages:

Part de l'évaluation individuelle Part de l'évaluation collective
Examen sur table : % Livrable(s) de projet : %
Examen oral individuel : % Exposé collectif : %
Exposé individuel : % Exercice pratique collectif : %
Exercice pratique individuel : % Rapport collectif : %
Rapport individuel : %
Autre(s) : %

Programme et contenus:

Type d’activité pédagogique : Contenu, séquencement et organisation