(3.0 cr.)

Acquérir les connaissances pour mener un projet d'apprentissage automatique.

Fondamentaux de l'apprentissage automatique. Principes et méthodes de nettoyage des données. Sélection de variables et réduction de dimensionnalité. Entraînement de modèles. Classification de données structurées et non structurées. Algorithmes de l'apprentissage supervisé et non-supervisé. Arbre de décision, méthodes linéaires et à noyaux, centres mobiles, motifs fréquents, apprentissage d'ensemble et forêts aléatoires. Méthodologie de test et mesures de performance.

Formule pédagogique : Cours Magistral

(02/2026)


Appartenance départementale

Informatique et mathématique

Programmes dans lesquels se trouve ce cours

0784 Programme court de deuxième cycle en informatique pour étudiants en séjour d'études
1537 Maîtrise en informatique (jeux vidéo)
2138 Maîtrise en informatique (cybersécurité)
2139 Maîtrise en informatique (intelligence artificielle)
3017 Maîtrise en informatique
3037 Maîtrise en informatique (professionnel)
3775 Diplôme d'études supérieures spécialisées en informatique appliquée
6803 Baccalauréat avec majeure en mathématiques appliquées

Ce cours est offert aux trimestres suivants:

Hiver 2026

Groupe 01 (Saguenay (campus principal)) - RÉSERVÉ

du mercredi 14-01-2026 au mercredi 29-04-2026 de 08:00 à 10:45 Local: P1-5060
Automne 2026

Groupe 01 (Saguenay (campus principal)) - RÉSERVÉ

Présence

du jeudi 03-09-2026 au jeudi 17-12-2026 de 13:00 à 15:45 Local:

Groupe 11 (Saguenay (campus principal)) - RÉSERVÉ

Présence

du lundi 31-08-2026 au lundi 21-12-2026 de 19:00 à 21:45 Local: