Ce cours vise à donner à l'étudiant une base théorique et une expérience pratique sur les algorithmes avancés d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, à la base de l’intelligence artificielle, dans le contexte d’applications en ingénierie. Pour cela, que ce soit pour effectuer de la classification ou de la régression, ce cours passe en revue (i) les réseaux neuronaux adaptatifs, (ii) les réseaux neuronaux convolutifs profonds et (iii) les réseaux neuronaux récurrents. Les notions sur les réseaux antagonistes génératifs et sur l'apprentissage par renforcement sont également introduites dans ce cours. L'étudiant sera exposé aux aspects pratiques de mise en œuvre logicielle et matérielle de tels modèles pour comprendre leurs contraintes de déploiement et les solutions associées. Des études de cas dans les domaines des systèmes de communication, de l’ingénierie biomédicale et de la robotique permettront à l’étudiant d’explorer ces nouvelles connaissances en contexte réel d’application.
Préalable 1 :
| GEI1090 |
Prétraitement et analyse des données |
Horaire du cours à la session
hiver 2025
