Ce cours fournit aux étudiants les bases mathématiques ainsi que les outils de programmation nécessaires à l’apprentissage des techniques de prétraitement et d’analyse des données pour les applications d'ingénierie basées sur l'apprentissage automatique (machine-learning).
L'étudiant passera en revue les éléments clés de la probabilité, des statistiques et de l'algèbre linéaire indispensables pour la préparation des données, la réduction de la dimensionnalité, la compression de données et pour la compréhension des approches d'apprentissage automatique.
L'étudiant se familiarisera avec les techniques liées à l'extraction et à la sélection des critères discriminants. Et il acquerra également des connaissances sur la façon de supprimer et de remplacer les valeurs manquantes d'un ensemble de données et de préparer des données catégorielles pour les algorithmes d'apprentissage automatique.
L’étudiant sera initié à la modélisation basée sur les données et aux techniques de régression. Toutes les connaissances transmises dans ce cours seront mises en pratique avec des cas d’étude appliqués aux domaines des systèmes de communication, de l’ingénierie biomédicale, de la robotique et de l'automatisation des processus industriels.
Préalable 1 :
| GEI1072 |
Résolution de problèmes d'ingénierie en C |
Horaire du cours aux sessions
hiver 2024
hiver 2025
