Structure du programme (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 | |
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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 | ||
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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 | ||
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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 | |
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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 | ||
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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 | |
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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 | ||
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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 | ||
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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 | ||
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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 | ||
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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 | |
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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 | ||
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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 | ||
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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 | |
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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 | ||
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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 | ||
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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 | ||
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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: 17 février 2019
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