GIF-7005 Introduction à l'apprentissage automatique
Ce cours porte sur les méthodes permettant l'inférence à partir d'observations de modèles de classement, de régression, d'analyse de données ou de prise de décision. Ces méthodes se caractérisent par une phase d'entraînement à partir de données ou d'expériences, afin d'effectuer des tâches qui seraient difficiles ou impossibles à faire par des moyens algorithmiques plus classiques. Le cours aborde différentes approches actives en apprentissage et cherche à expliquer leurs mécanismes de base. Une perspective applicative de ces différentes techniques est également présentée, avec un accent particulier sur l'utilisation d'outils logiciels modernes. L'étudiant qui a réussi le cours GIF-4101 ne peut s'inscrire à ce cours.
Responsables
- Faculté des sciences et de génie
- Département de génie électrique et de génie informatique
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:
- Maîtrise en actuariat
- Maîtrise en biostatistique
- Maîtrise en génie électrique
- Maîtrise en informatique
- Maîtrise en informatique - intelligence artificielle
- Maîtrise en statistique
- Maîtrise interuniversitaire en génie aérospatial
- Maîtrise interuniversitaire en génie aérospatial - environnement virtuel
- Maîtrise en actuariat - avec mémoire
- Maîtrise en biostatistique - avec mémoire
- Maîtrise en génie électrique - avec mémoire
- Maîtrise en génie mécanique - avec mémoire
- Maîtrise en informatique - avec mémoire
- Maîtrise en neurosciences - avec mémoire
- Maîtrise en statistique - avec mémoire
- Maîtrise interuniversitaire en sciences de la Terre - avec mémoire
- Diplôme d'études supérieures spécialisées en génie industriel
- Diplôme d'études supérieures spécialisées en intelligence artificielle
- Microprogramme de deuxième cycle en génie mécanique - mécatronique et robotique
- Microprogramme de deuxième cycle en traitement de données massives
- Doctorat en actuariat
- Doctorat en biostatistique
- Doctorat en génie électrique
- Doctorat en génie mécanique
- Doctorat en neurosciences
- Doctorat en statistique
Cours équivalents ou jumelés ULaval
- GIF-4101 Introduction à l'apprentissage automatique Depuis l'été 2009
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
- 0h Laboratoire ou travaux pratiques
- 6h Travail personnel
- 9h Total
Horaire
Pour vous inscrire, accédez à monPortail.
Automne 2024 – 1 section offerte
NRC 85341 Capacité maximale: 140 étudiants
Plages horaires
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- Type: Sur Internet
- Dates: Du 3 sept. 2024 au 13 déc. 2024
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- Type: En classe
- Dates: Du 3 sept. 2024 au 13 déc. 2024
- Journée: Mercredi
- Horaire: De 8h30 à 10h20
- Pavillon: Adrien-Pouliot
- Local: 1112
Automne 2023 – 1 section offerte
NRC 85261 Capacité maximale: 140 étudiants
Plages horaires
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- Type: Sur Internet
- Dates: Du 5 sept. 2023 au 15 déc. 2023
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- Type: En classe
- Dates: Du 5 sept. 2023 au 15 déc. 2023
- Journée: Mercredi
- Horaire: De 8h30 à 10h20
- Pavillon: Palasis-Prince
- Local: 0610A
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- Type: Classe virtuelle synchrone
- Dates: Du 5 sept. 2023 au 15 déc. 2023
- Journée: Mercredi
- Horaire: De 8h30 à 10h20