GCH-7017 Méthodes à variables latentes pour l'analyse de données industrielles
Ce cours permet l'acquisition de connaissances et le développement de compétences pour l'analyse de données massives (Big Data) et l'amélioration des procédés industriels à l'aide de méthodes à variables latentes : introduction au concept de variables latentes, analyse en composantes principales (ACP), projection sur les structures latentes (PSL). Applications : résolution de problèmes d'opération, monitorage des procédés et contrôle de la qualité, développement de capteurs virtuels, analyse d'images, classification, analyse des données de procédés discontinus et multiblocs, développement de nouveaux produits et reformulation. Utilisation de logiciels.
Responsables
- Faculté des sciences et de génie
- Département de génie chimique
Restrictions à l'inscription
Cycle d'études
Doit être inscrit à:
- Deuxième cycle
- Troisième cycle
Cheminement
Doit être inscrit à:
- Génie chimique
Certaines sections de cours peuvent comporter des restrictions additionnelles.
Cette activité est contributoire dans:
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Répartition hebdomadaire
- 3h Cours
- 0h Laboratoire ou travaux pratiques
- 6h Travail personnel
- 9h Total
Horaire
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Hiver 2023 – 1 section offerte
NRC 15049 Capacité maximale: 15 étudiants
Plages horaires
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- Type: Sur Internet
- Dates: Du 10 jan. 2023 au 21 avr. 2023
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- Type: En classe
- Dates: Du 10 jan. 2023 au 21 avr. 2023
- Journée: Mardi
- Horaire: De 8h30 à 11h20
- Pavillon: Adrien-Pouliot
Hiver 2021 – 1 section offerte
NRC 15118 Capacité maximale: 15 étudiants
Plage horaire
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- Type: Classe virtuelle synchrone
- Dates: Du 18 jan. 2021 au 23 avr. 2021
- Journée: Mercredi
- Horaire: De 13h30 à 15h20