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.

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  • 3 Crédits

  • Cycles du cours

    • Deuxième cycle
    • Troisième cycle

  • Modes d'enseignement

    • Régulier

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

Été 2020 – 1 section offerte