Apprentissage machine avancé

1er cycle

Préalable(s) LOG635 MAT472 Sigle GTI771 Responsable Département de génie logiciel et TI Cycle 1 er Crédits 3 Charge de travail Cours (39h) Laboratoire (24h) Travaux personnels (72h) Plan du cours Site du cours Horaire GTI771 - Apprentissage machine avancé Ce cours vise à concevoir et évaluer des systèmes intelligents à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique issues de l'intelligence artificielle et de la théorie de l'information. Au terme de ce cours, la personne étudiante sera en mesure de : caractériser la nature des systèmes intelligents et les principes associés à l'apprentissage automatique analyser des problèmes applicatifs afin de déterminer les approches d'apprentissage automatique appropriées; concevoir des systèmes intelligents utilisant des méthodes d'apprentissage supervisé, non supervisé ou probabiliste; appliquer des méthodes d'apprentissage automatique, notamment la théorie de Bayes et les approches supervisées ou non supervisées; utiliser des outils appropriés pour entraîner, valider et tester des systèmes intelligents; évaluer la performance de systèmes intelligents à partir de critères et de mesures adaptés au problème traité. Éléments de contenu : Apprentissage automatique. Systèmes intelligents. Intelligence artificielle. Théorie de l'information. Génie des technologies de l'information. Problèmes applicatifs. Théorie de Bayes. Méthodes probabilistes. Apprentissage supervisé. Apprentissage non supervisé. Conception de systèmes intelligents. Maintien de systèmes intelligents. Outils de validation. Évaluation de performance. Mesures de performance. Validation de modèles. Sélection d'approches d'apprentissage automatique.