J’entends et j’oublie,
Je vois et je me souviens,
Je fais et je comprends.
Quelle belle citation de Confucius pour expliquer qu’on apprend mieux en pratiquant un nouveau concept qu’en lisant simplement à son sujet. S’adressant principalement aux professionnels, ainsi qu’à tout apprenant ayant un intérêt pour l’apprentissage automatique (AA), ce MOOC vous permettra d’acquérir les connaissances de base en AA, d’expliquer son fonctionnement et de vous pratiquer à l’aide de tutoriels en Python.
L’objectif principal du MOOC Apprivoiser l'Apprentissage Automatique est de vous présenter les concepts importants de manière simplifiée, puis de les pratiquer à l’aide de 7 tutoriels en Python sur l’application en ligne Colab accessible gratuitement. Le niveau théorique est ajusté pour mettre l’emphase sur les principes des méthodes présentées et illustrées avec des exemples concrets. Il y a peu de démonstrations mathématiques avancées.
Pourquoi suivre ce MOOC en AA?
Vous serez initié à toutes les étapes à effectuer lors d’un projet en AA. Vous voulez prédire la pression à l’intérieur d’une turbine en fonction des données de multiples senseurs? C’est de la régression! Vous voulez prédire si un patient est atteint ou non de diabète en fonction des résultats d’un examen médical? C’est de la classification! Vous voulez regrouper les clients en différents segments? C’est du regroupement de données! Il y a de nombreuses applications dans une multitude de domaines.
Pour bien appliquer l’AA dans un projet, il faut d’abord comprendre l’importance des données, comment les nettoyer afin de les mettre en valeur, puis quelle méthode en AA permettrait d’extraire la bonne information.
Le cours est divisé en sept modules que vous pourrez suivre à votre rythme. Vous pourrez tester votre compréhension avec de la rétroaction au moyen d’un questionnaire dans chaque module.
Ce MOOC résulte d’une collaboration entre l’Institut de valorisation des données (IVADO) de l’Université de Montréal, l’Institut intelligence et données (IID) de l’Université Laval, à Québec, et Mila - Institut québécois d’intelligence artificielle.
Le contenu a été développé par des professeurs, scientifiques des données, des informaticiens et ingénieurs ayant de l’expérience en R et D académique et industrielle.
Dans ce MOOC, le genre masculin est utilisé comme générique, dans le seul but de ne pas alourdir le texte.
Au terme de cette formation en ligne, l’apprenant sera en mesure de:
Apprentissage automatique, sciences informatiques, intelligence artificielle.
Voici les contenus théoriques et pratiques de l’AA abordés dans chaque module:
Ce MOOC représente environ 30 heures de travail. Une attestation reconnaissant votre participation est offerte au coût de 110 dollars canadiens, à condition d'avoir obtenu la note de passage.
Catégories
Ph.D, Professeure adjointe, Département d’informatique et de génie logiciel / Département de génie électrique et génie informatique, Université Laval
Titulaire, Chaire Canada-CIFAR en intelligence artificielle
Chercheure membre, Institut intelligence et données (IID)
Membre académique associé, Mila
Catégories
Ph.D, ing., Professeur titulaire, Département de génie électrique et de génie informatique, Université Laval
Chaire en IA Canada-CIFAR
Directeur, Institut intelligence et données (IID)
Membre académique associé, Mila
Catégories
Ph.D, Professeur adjoint, Département d’informatique et de génie logiciel, Université Laval
Chaire en IA Canada-CIFAR
Membre académique associé, Mila
Chercheur membre, Institut intelligence et données (IID)
Chercheur membre, Centre de recherche en données massives (CRDM)
Catégories
Ph.D, Professeur adjoint, Département d'informatique et de recherche opérationnelle (DIRO), Université de Montréal
Chaire en IA Canada-CIFAR
Membre académique principal, Mila et IVADO
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Ph.D, Professeur adjoint, Faculté des arts et des sciences - Département d'informatique et de recherche opérationnelle (DIRO), Université de Montréal
Chaire en IA Canada-CIFAR
Membre académique principal, Mila
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Ph.D, Scientifique des données, Institut intelligence et données (IID), Université Laval
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Scientifique des données, Institut intelligence et données (IID), Université Laval
Étudiant à la M.Sc., Université Laval
Centre de pédagogie universitaire, Université de Montréal
Centre de pédagogie universitaire, Université de Montréal
IVADO
Polytechnique Montréal
Université de Montréal
Support technopédagogique et évaluateur de contrôle de qualité | EDUlib | Centre de pédagogie universitaire | Université de Montréal
Support technopédagogique et évaluatrice de contrôle de qualité | EDUlib | Centre de pédagogie universitaire | Université de Montréal
Support technopédagogique et évaluateur de contrôle de qualité | EDUlib | Centre de pédagogie universitaire | Université de Montréal
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