À propos de ce cours

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Certificat partageable
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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau avancé
Approx. 24 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais, Coréen
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Offert par

Logo Université nationale de recherche, École des hautes études en sciences économiques

Université nationale de recherche, École des hautes études en sciences économiques

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

4 heures pour terminer

Introduction into particle physics for data scientists

4 heures pour terminer
5 vidéos (Total 46 min), 2 lectures, 1 quiz
5 vidéos
Introduction into the course11 min
Experimental particle physics13 min
Testing hypotheses experimentally12 min
Particle physics simulation7 min
2 lectures
About the University10 min
Lecture slides10 min
Semaine
2

Semaine 2

5 heures pour terminer

Particle identification

5 heures pour terminer
7 vidéos (Total 62 min), 1 lecture, 2 quiz
7 vidéos
Tracking system7 min
Ring Imaging Cherenkov detector6 min
Calorimeters11 min
Muon system8 min
Machine learning in particle identification6 min
Uniform classifiers12 min
1 lecture
Lecture slides10 min
1 exercice pour s'entraîner
Particle identification quiz30 min
Semaine
3

Semaine 3

7 heures pour terminer

Search for New Physics in Rare Decays

7 heures pour terminer
4 vidéos (Total 41 min), 1 lecture, 1 quiz
4 vidéos
Lepton Flavour Violation14 min
Classifier Constraints12 min
Data vs Simulation Agreement5 min
1 lecture
Lecture slides10 min
Semaine
4

Semaine 4

4 heures pour terminer

Search for Dark Matter Hints with Machine Learning at new CERN experiment

4 heures pour terminer
5 vidéos (Total 41 min), 1 lecture, 1 quiz
5 vidéos
Search for Dark Matter at Accelerator Experiment11 min
Getting Data Before Experiment is built10 min
Going Deeper9 min
Looking Ahead3 min
1 lecture
Lecture slides10 min

Avis

Meilleurs avis pour ADDRESSING LARGE HADRON COLLIDER CHALLENGES BY MACHINE LEARNING

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À propos du Spécialisation Apprentissage automatique avancé

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
Apprentissage automatique avancé

Foire Aux Questions

  • L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :

    • Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
    • Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

  • Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.

  • Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.