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, l'étudiant sera en mesure :

• d'illustrer et expliquer la nature des systèmes intelligents;
• d'appliquer les connaissances en intelligence artificielle requises pour concevoir et maintenir de tels systèmes;
• d'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.

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

• 3,5 heures de cours et 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.