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Publié le 21 novembre 2022 Mis à jour le 24 novembre 2022

Apprentissage machine

concevoir et à implanter des systèmes de classification de formes qui se basent sur des méthodes d'apprentissage machine.

Objectifs

  • Apprendre les principales techniques d'extraction de caractéristiques d'une forme.
  • Acquérir les principaux concepts de classification de formes et d'apprentissage machine.
  • Apprendre à concevoir et à implanter des systèmes de classification de formes qui se basent sur des méthodes d'apprentissage machine.

Contenu

  • Extraction et sélection des caractéristiques.
  • Théorie de la décision de Bayes.
  • Techniques paramétriques et non paramétriques.
  • Réseaux de neurones.
  • Regroupement (clustering).
  • Arbres de décision.

Encadrement

L'encadrement est individualisé et assuré par le professeur ou une personne tutrice. Les communications se font par téléphone ou par courriel.

Évaluation

L'évaluation repose sur sept tests d'évaluation (8 % chacun) et un examen sous surveillance (44 %).

Particularités d'inscription

Des connaissances de base en probabilités et en programmation sont nécessaires pour suivre ce cours.


Apprentissage machine

Illustration : insspirito - Pixabay

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  • Intelligence artificielle vorace

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Tél.:  418 657 2262

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