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IFT-4031 Machine Learning for Signal Processing

Creation of algorithms to understand complex real-world signals, including speech, music, images, videos and biological signals. Fundamental knowledge to be able to understand, classify and decompose complex signals. Machine learning techniques, including networks of neurons and signal processing techniques (for example representations STFT, Filterbank, MFCC). Design of systems for applications such as speech recognition, speech enhancement/separation, speech synthesis and sound, classification of sound events, generative models for audio and images, analysis of brain/biological signals, and others. Tangible experience deep learning tools applied to relevant problems of today.

  • 3 Crédits

  • Cycle du cours

    • Premier cycle
  • Modes d'enseignement

    • Régulier
  • Cours donné en anglais

Responsables

  • Faculté des sciences et de génie
  • Département d'informatique et de génie logiciel

Préalables

(GLO-1901 OU IFT-1004) ET (MAT-1200 OU MAT-2930)

Cette activité est contributoire dans:

Cours équivalents ou jumelés ULaval

Les cours équivalents sont des activités de même cycle dont le contenu est identique ou très semblable. La réussite de l'un entraîne la reconnaissance de l'autre. Si, à l’une des sessions indiquées, vous avez réussi un cours équivalent, vous n’avez pas à vous inscrire au cours présenté sur cette page. Le cours équivalent vous sera reconnu.

Les cours jumelés sont des activités de cycles différents. Si vous avez suivi un cours de 1er cycle de niveau 4000, vous ne pouvez pas suivre le cours correspondant de niveau 6000 ou 7000 si vous poursuivez des études au 2e ou au 3e cycle et vous ne pouvez pas demander à la direction de votre programme de le reconnaître.

Cette page constitue la description officielle de cette activité. L'Université Laval se réserve le droit de modifier l'activité sans préavis. Tous les horaires indiqués sont sujets à changement.

Répartition hebdomadaire

  • 3h Cours
  • 2h Laboratoire ou travaux pratiques
  • 4h Travail personnel
  • 9h Total