GLO-7050 Apprentissage machine en pratique
Ce cours aborde des thèmes choisis, ainsi que de nouveaux développements dans l'exploration de données et l'apprentissage machine, avec un accent particulier mis sur les bonnes méthodes et pratiques pour le déploiement de systèmes réels. À travers trois projets, ce cours mettra en avant les techniques et algorithmes couramment utilisés, y compris l'apprentissage 1) non-supervisé; 2) par renforcement et 3) multi-agents. Il discutera également des méthodes pour : la mise en forme des données; la réduction de la dimensionnalité; l'estimation des erreurs et de validation empirique; la conception d'algorithmes robustes; la manipulation de grands ensembles de données.
Responsables
- Faculté des sciences et de génie
- Département d'informatique et de génie logiciel
Restrictions à l'inscription
Cycle d'études
Doit être inscrit à:
- Deuxième cycle
- Troisième cycle
Certaines sections de cours peuvent comporter des restrictions additionnelles.
Cette activité est contributoire dans:
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Répartition hebdomadaire
- 2h Cours
- 1h Laboratoire ou travaux pratiques
- 6h Travail personnel
- 9h Total
Horaire
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Hiver 2021 – 1 section offerte
NRC 15472 Capacité maximale: 35 étudiants
Plages horaires
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- Type: Classe virtuelle synchrone
- Dates: Du 18 jan. 2021 au 23 avr. 2021
- Journée: Jeudi
- Horaire: De 9h30 à 11h20
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- Type: Classe virtuelle synchrone
- Dates: Du 18 jan. 2021 au 23 avr. 2021
- Journée: Jeudi
- Horaire: De 11h30 à 12h20
Été 2020 – 1 section offerte
NRC 55759 Capacité maximale: 35 étudiants
Plages horaires
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- Type: En classe
- Dates: Du 1 jun. 2020 au 16 août 2020
- Journée: Mardi
- Horaire: De 10h30 à 12h20
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- Type: En classe
- Dates: Du 1 jun. 2020 au 16 août 2020
- Journée: Jeudi
- Horaire: De 10h30 à 12h20