GTI771 - Apprentissage machine avancé

Ce cours présente les concepts d’apprentissage automatique par les ordinateurs. Plusieurs problèmes applicatifs seront étudiés et différentes méthodes d’apprentissage automatique émanant du génie des technologies de l’information, de la théorie de l’information et de l’intelligence artificielle seront étudiées.

À la fin de ce cours, les étudiantes et les étudiants seront en mesure de : illustrer et expliquer la nature des systèmes intelligents; appliquer les connaissances en intelligence artificielle requises pour concevoir et maintenir de tels systèmes; utiliser les outils appropriés pour valider et évaluer la performance des systèmes intelligents. La théorie de Bayes, les approches non supervisées et celles supervisées sont quelques exemples de méthodes étudiées en classe.

Les sujets abordés incluent en autres : théorie de Bayes; les approches non supervisées et celles supervisées.

Note sur les préalables :

LOG635 Systèmes intelligents et algorithmes (3 cr.), MAT472 Algèbre linéaire et géométrie de l'espace (4 cr.) pour les programmes de baccalauréat en génie logiciel et baccalauréat en génie des technologies de l’information; ou

LOG635 Systèmes intelligents et algorithmes (3 cr.) pour le programme de baccalauréat en informatique distribuée.