Teaching
Teaching materials
- 2023 (autumn): Introduction à l’intelligence artificielle, Université Côte d’Azur, lecturer
- Pour les biologistes
- Cours 1: introduction et modèles linéaires Lien binder TP1
- Cours 2: réseaux de neurones Lien binder TP2 ne pas rééxucuter sur binder l’entrainement de Net
- Cours 3: arbres de décision Lien binder TP3
- Modalités d’évaluation Questions du test
- STAPS, psychologues
- Cours 1: introduction et modèles linéaires Lien binder TP1
- Cours 2: fin du cours 1, rappels et lecture d’articles
- Quizz Séance 1
- Rendez-vous sur Moodle pour les pdfs des articles à lire
- Slides accéléromètre
- Pour les biologistes
- 2021-2023 (autumn): Model-based Statistical Learning, Université Côte d’Azur (MSc Data Science & IA), co-lecturer with Charles Bouveyron and Pierre-Alexandre Mattei
- Projects 2023 list
- Missing data slides TP EM algorithm
- LDA Github page of the class
- Exam 2023
- Exam 2022, Correction
- Exam 2021, Correction ipynb
Past teaching activities
2022 (autumn): Introduction to Probabilistic Graphical Models and Deep Generative Models, Master MVA (ENS Paris-Saclay), teaching assistant
- 2019-2021 (spring): Inferential statistics, UPMC (L3 students, ISUP), teaching assistant
- (Covid year, 2020) Cours 1 Cours 1 bis Cours 2 Cours 3 Cours 4 Cours 5 Cours 6 Cours 7 Cours 8 Cours 9 Cours 10 Cours 11 Cours 12 Cours 13 Cours 14 Cours 15 Cours 16 Cours 17 Cours 17 bis Cours 18 Cours 19
- Borel-Cantelli Test stats
- Exo 8 hors programme Exo 10 Exo 10 fin
- 3 Quizz d’entrainement + Correction
- 2020 (autumn): R programming and applications in statistics, UPMC (M2 students), lecturer
2018-2021: Machine learning, Executive degree X-Exed (Ecole Polytechnique), lecturer
- 2018-2020 (autumn): Statistics with R, UPMC (M1 students), teaching assistant