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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.

3 Crédits

Cycles du cours

  • Deuxième cycle
  • Troisième cycle

Mode d'enseignement

  • Régulier
  • Cours pouvant être offert à distance-hybride

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:

Cette page constitue la description officielle de cette activité. L'Université Laval se réserve le droit de modifier l'activité sans préavis. Tous les horaires indiqués sont sujets à changement.

Répartition hebdomadaire

  • 0h Cours
  • 2h Laboratoire ou travaux pratiques
  • 7h Travail personnel
  • 9h Total

Horaire

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Hiver 2021 – 1 section offerte

NRC 15118 Capacité maximale: 15 étudiants

Plage horaire

    • Type: Classe virtuelle synchrone
    • Dates: Du 18 janv. 2021 au 23 avr. 2021
    • Journée: Mercredi
    • Horaire: De 13h30 à 15h20