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Session
Cours
Responsable(s) Hervé Lombaert, Alessandro Lameiras Koerich, Christian Desrosiers

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Sauvegarde réussie
Echec de sauvegarde
Avertissement


Préalables

Programme(s) : 7610
             
  Profils(s) : Tous profils  
             
    LOG320 ET MAT350 ET MAT472    
             
Programme(s) : 7365
             
  Profils(s) : Tous profils  
             
    LOG320 ET MAT472 ET MAT350    
             
 

Unités d’agrément

Données non disponibles

Qualités de l’ingénieur

 













Qn
Qualité visée dans ce cours  
Qn
  Qualité visée dans un autre cours  
  Indicateur enseigné
  Indicateur évalué
  Indicateur enseigné et évalué

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Objectifs du cours

À la fin de ce cours, l’étudiant(e) pourra :

  • Illustrer et expliquer la nature des systèmes intelligents
  • Appliquer les connaissances en apprentissage machine requises pour concevoir et maintenir de tels systèmes
  • Utiliser les outils appropriés pour valider et évaluer la performance des systèmes intelligents

Stratégies pédagogiques

  • Trois heures et demie (3,5 heures) de cours et deux (2) heures de laboratoire par semaine. Toutes les notes de cours seront disponibles à l’étudiant(e) sous format électronique dans Moodle;
  • Les laboratoires visent l'assimilation des notions vues au cours, la mise au point des travaux et la conception des systèmes intelligents.


Utilisation d’appareils électroniques

Les outils montrés en classe ou en laboratoire utilisent notamment :

  • Python
  • Scikit-learn
  • TensorFlow
  • OpenCV

Cependant, les étudiants sont libres d’utiliser le langage de programmation et les librairies de leur choix pour la réalisation des laboratoires.

Par ailleurs, de nombreuses approches d’apprentissage automatisé sont présentées en classe (ex : réseaux de neurones, arbres de décisions, SVM). Ces approches peuvent être perçues comme des outils ayant chacun leur avantages et inconvénients.



Coordonnées du personnel enseignant le cours

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