Scolarité
Deuxième cycle - 3,0 crédit(s)
Département
Département d'informatique et d'ingénierie
Objectifs
Permettre aux étudiants d'approfondir les techniques de base de l'apprentissage machine et les aspects pratiques
de l'intelligence artificielle (IA). Comprendre les enjeux spécifiques liés aux données et à l'évaluation de performance dans la conception et le développement d'applications basées sur l'IA.
Contenu
Acquisition, extraction, visualisation et préparation des données. Extraction de caractéristiques, réduction de la dimensionnalité, et représentation des connaissances. Problèmes de déséquilibre de données. Apprentissage supervisé, non-supervisé et par renforcement. Réseaux de neurones et apprentissage profond. Apprentissage d'ensemble et prise de décision. Déploiement de solutions basées sur l'intelligence artificielle. Enjeux dans la conception et le développement des systèmes intelligents embarqués et des systèmes intelligents en temps réel. Critères de performances et évaluation d'applications basées sur l'intelligence artificielle. Études d'applications dans les domaines de la vision artificielle, de la robotique, du génie, des soins de santé et du forage de données.
Exigences de qualification pour l'enseignement
Diplôme(s)
Scolarité de doctorat dans le secteur disciplinaire ou un secteur disciplinaire connexe au cours.
Expérience
Deux (2) années d’expérience en recherche ou en intervention professionnelle dans un domaine lié au contenu du cours.
Autre(s) exigence(s)
Dans tous les cas, la candidate, le candidat devra pouvoir démontrer sa capacité à communiquer efficacement oralement et par écrit ainsi qu’à transmettre les connaissances ou les habiletés pertinentes au contenu du cours pour lequel les exigences de qualification pour l’enseignement (EQE) sont adoptées.
CAFF
6403 - Informatique appliquée