Apprentissage machine

3 cr.

3 cr. (3-0) Préalables : INFO2012 et (MATH2123 ou MATH2613) Architectures et algorithmes d'apprentissage machine. Les thèmes abordés sont : apprentissage supervisé et non-supervisé, classification et régression, groupement, réduction de dimensionnalité, données massives (Big data), science des données, introduction à l'apprentissage profond, outils de programmation, et applications. RÉSULTATS D’APPRENTISSAGE : À la fin de ce cours, la personne étudiante sera en mesure de/d' : comprendre les notions fondamentales de l'apprentissage automatique; connaître le fonctionnement des algorithmes de réduction de dimensionnalité; comprendre la différence entre apprentissage supervisé et non supervisé; utiliser l'apprentissage machine appliqué aux données massives (Big data) et en science des données.