Margaux Luck, PhD
Scientifique en recherche appliquée
Transfert Technologique, Mila
Les développements récents en science des données, apprentissage automatique (machine learning) et apprentissage profond (deep learning) permettent de traiter et d’analyser les données provenant, entre autres, du domaine de la santé. Ces nouvelles méthodes permettent de développer de nouveaux outils d’aide à la décision pour les professionnels du domaine de la santé, comme par exemple l’aide au diagnostic de maladies par imagerie médicale, les soins de santé personnalisés, la découverte de nouveaux médicaments ou encore une meilleure analyse des risques.
Développé en collaboration avec le Mila et l'IRIC, ce cours présente :
Le contenu sera présenté à l’aide de vidéos pédagogiques présentés par des experts scientifiques: Tristan Sylvain, Gaétan Marceau-Caron, Jeremy Pinto, Margaux Luck, Joseph Paul Cohen et Tariq Daouda.
Le cours est gratuit. Cependant, une attestation vérifiée sera disponible au coût de 110$ pour tous ceux qui auront complété avec succès les diverses activités.
Une formation ou expérience de base dans un domaine de la santé (biologie, médecine, sciences infirmières, sciences vétérinaires …) ou en science (mathématiques, informatique, génie …) est recommandée mais non obligatoire.
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Professeur titulaire à l’Université de Montréal, directeur scientifique de l’Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal (MILA)
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Margaux Luck, PhD
Scientifique en recherche appliquée
Transfert Technologique, Mila
Tariq Daouda, PhD
Chercheur de la relève
Institut de recherche en immunologie et en cancérologie (IRIC)
Joseph Paul Cohen, PhD
Chercheur postdoctoral
Mila, Université de Montréal
Tristan Sylvain, MSc
Étudiant au doctorat
Mila, Université de Montréal
Gaétan Marceau Caron, PhD
Scientifique en recherche appliquée
Transfert Technologique, Mila
Jeremy Pinto, MASc
Scientifique en recherche appliquée
Transfert Technologique, Mila