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Structure du programme

Titre officiel

D.E.S.S. en apprentissage automatique

Type

Diplôme d'études supérieures spécialisées

Numéro

2-175-1-2

Description de la structure

Version 00 (A18)

Le D.E.S.S. comporte 30 crédits.

Segment 70

Les cours du D.E.S.S. sont répartis de la façon suivante : 14 crédits obligatoires attribués à un stage et 16 crédits à option.

Le choix de cours doit être conforme à l'un des plans d'études spécifiés par le Département selon le domaine choisi.

La participation aux séminaires du Département est obligatoire.

Bloc 70A Fondements en apprentissage automatique Option - Minimum 12 crédits, maximum 16 crédits.

Cours Titre Crédits Période  
IFT 6135 Apprentissage de représentations 4.0 Cours de jour
Algorithmes d'apprentissage de représentations des données et réseaux de neurones artificiels profonds. Avantages de l'apprentissage profond pour l'intelligence artificielle. Modélisation de la distribution de probabilité des données.
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IFT 6390 Fondements de l'apprentissage machine 4.0 Cours de jour
Éléments de base des algorithmes d'apprentissage statistique et symbolique. Exemples d'applications en forage de données, reconnaissance des formes, régression non linéaire, et données temporelles.
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IFT 6758 Science des données 4.0 Cours de jour Cours de soir
Applications des probabilités, statistiques et optimisation pour la science des données; nettoyage et visualisation de données; enjeux statistiques de l'apprentissage automatique sur données structurées; généralisation et surapprentissage.
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IFT 6759 Projets avancés en apprentissage automatique 4.0 Cours de jour
Préparation aux applications pratiques de l'apprentissage automatique à travers des projets concrets sur des données réelles. Utilisation de logiciels spécialisés d'apprentissage automatique pour l'intelligence artificielle. Remarque : Il est recommandé de prendre IFT6135 Apprentissage de représentations auparavant ou concomitant.
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Bloc 70B Approfondir les connaissances Option - Maximum 4 crédits.

Cours Titre Crédits Période  
IFT 6010 Intelligence artificielle 4.0
Représentation des connaissances. Logique classique et techniques de résolution automatique de problèmes. Raisonnement non monotone, induction, connaissances et croyances. Planification.
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IFT 6132 Prédiction structurée avancée et optimisation 4.0 Cours de jour
Sujets avancées pour la prédiction d'objets structurés (tels: graphes, couplages, réseau de flot). Apprentissage génératif vs discriminatif et modèles à énergie; CRF, SVM structurée, optimisation à grande échelle; algorithmes combinatoires; RNN.
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IFT 6255 Recherche d'information 4.0 Cours de jour
Principe de la recherche d'information. Sélection des documents pertinents. Modèles booléen, vectoriel, probabiliste, logique. Réalisation. Évaluation des performances. Analyses linguistiques, syntaxiques et sémantiques.
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IFT 6268 Apprentissage automatique pour la vision 4.0
Apprentissage automatique avancé et perception visuelle; apprentissage de traits caractéristiques spatiaux et spatio-temporels; traits visuels de mi-niveau; modèles bio-inspirés et statistiques avancées d'images; données massives en vision.
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IFT 6269 Modèles graphiques probabilistes et apprentissage 4.0 Cours de jour
Représentation des systèmes comme des modèles graphiques probabilistes, inférence dans les modèles graphiques, apprentissage des paramètres à partir de données.
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IFT 6285 Traitement automatique des langues naturelles 4.0 Cours de jour
Introduction aux problématiques de base du traitement des langues naturelles (modélisation de la langue, étiquetage de séquences de mots, analyse grammaticale) et à ses applications (traduction automatique, extraction d'information, etc.).
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IFT 6551 Programmation en nombres entiers 4.0 Cours de jour
Méthodes de troncature, génération de facettes. Méthodes d'énumération. Méthodes de décomposition. Applications : recouvrement et partition d'ensembles, localisation de dépôts, voyageur de commerce, problèmes d'horaire.
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IFT 6756 Théorie de l'apprentissage automatique 4.0
Outils théoriques de l'apprentissage automatique; analyse de la généralisation, de l'expressivité et de la complexité; chaînes de Markov, Monte-Carlo pour l'échantillonnage de modèles et systèmes d'apprentissage distribué.
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IFT 6757 Véhicules autonomes 4.0 Cours de jour
Contrôle de véhicules autonomes avec vision par ordinateur et apprentissage automatique; construction d'un véhicule autonome à petite échelle; senseurs, vision, estimation d'état, navigation, planification, contrôle et actionnement.
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IFT 6760A Séminaire en apprentissage automatique 4.0 Cours de jour
Présentation et discussion par l'étudiant d'articles scientifiques en apprentissage automatique à la fine pointe de la recherche dans ce domaine, qui change d'une année à l'autre. On vise la compréhension des articles et la capacité à les expliquer. Remarque : Il est recommandé de prendre IFT6135 Apprentissage de représentations auparavant.
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IFT 6760B Séminaire en apprentissage automatique 4.0
Présentation et discussion par l'étudiant d'articles scientifiques en apprentissage automatique à la fine pointe de la recherche dans ce domaine, qui change d'une année à l'autre. On vise la compréhension des articles et la capacité à les expliquer. Remarque : Il est recommandé de prendre IFT6135 Apprentissage de représentations auparavant.
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IFT 6760C Séminaire en apprentissage automatique 4.0
Présentation et discussion par l'étudiant d'articles scientifiques en apprentissage automatique à la fine pointe de la recherche dans ce domaine, qui change d'une année à l'autre. On vise la compréhension des articles et la capacité à les expliquer. Remarque : Il est recommandé de prendre IFT6135 Apprentissage de représentations auparavant.
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Bloc 70C Stage Obligatoire - 14 crédits.

Cours Titre Crédits Période  
IFT 6918 Stage court en apprentissage automatique 14.0
Stage de 4 mois dans une organisation publique ou privée permettant à l'étudiant d'appliquer les connaissances théoriques et pratiques en apprentissage automatique acquises au cours de sa formation.
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Date de la dernière modification: 15 août 2019

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