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IFT-7002 Fondements de l'apprentissage machine

Apprentissage probablement approximativement correct, dimension de Vapnik et Chervonenkis et minimisation du risque empirique. La minimisation du risque structurel et la longueur de description minimale. Les arbres de décision, les classificateurs premiers voisins, les classificateurs linéaires, le « Boosting », la régression logistique et les moindres carrés. La minimisation du risque régularisé et la régularisation de Tikhonov. Les problèmes d'apprentissage convexes et la descente de gradient stochastique. Les méthodes à noyaux et les machines à vecteurs de support (SVM). Les classificateurs multiclasses, la prédiction de sorties structurées et l'apprentissage d'ordonnancement. Les réseaux de neurones et l'algorithme de la rétropropagation du gradient de l'erreur.

3 Crédits

Cycles du cours

  • Deuxième cycle
  • Troisième cycle

Mode d'enseignement

  • Régulier
  • Cours pouvant être offert en mode comodal
  • Cours pouvant être offert à distance synchrone ou asynchrone

Responsables

  • Faculté des sciences et de génie
  • Département d'informatique et de génie logiciel

Restrictions à l'inscription

Cycle d'études

Doit être inscrit à:

  • Deuxième cycle
  • Troisième cycle

Certaines sections de cours peuvent comporter des restrictions additionnelles.

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

  • 3h Cours
  • 0h Laboratoire ou travaux pratiques
  • 6h Travail personnel
  • 9h Total

Horaire

Pour vous inscrire, accédez à monPortail.

Hiver 2021 – 1 section offerte

NRC 16013 Capacité maximale: 50 étudiants

Ce cours est offert à distance en mode synchrone, en direct, selon l’horaire indiqué. Les enregistrements des séances seront rendus disponibles sur le site Web du cours. Veuillez prendre note que les examens sous surveillance des cours à distance ont lieu en soirée ou la fin de semaine et peuvent donc se dérouler à un autre moment que la plage prévue pour les séances synchrones. Pour plus d’information, consultez la page du cours à l’adresse www.distance.ulaval.ca. NOTE IMPORTANTE : Pour chaque cours donné à distance, veuillez vous assurer qu’il n’existe aucun conflit d’horaire entre vos examens, aucun accommodement ne sera accordé en cas de conflit d’horaire.

Plage horaire

    • Type: Classe virtuelle synchrone
    • Dates: Du 18 janv. 2021 au 23 avr. 2021
    • Journée: Jeudi
    • Horaire: De 12h30 à 15h20

Hiver 2019 – 1 section offerte

NRC 16127 Capacité maximale: 50 étudiants

La formation comodale combine de façon simultanée les modes de formation en présentiel et à distance synchrone. Chaque séance peut être suivie aussi bien en classe qu’à distance ce qui permet à l’étudiant de choisir sur une base hebdomadaire le mode de diffusion qui lui convient, en fonction de ses besoins ou de ses préférences. Les enregistrements des présentations, diffusés en direct et en différé sur le site Web du cours, sont effectués en salle chaque semaine, à l'horaire indiqué, avec des étudiants présents qui peuvent ainsi poser des questions. Veuillez prendre note que les examens sous surveillance des cours en formation comodale ont lieu ensoirée ou la fin de semaine et peuvent donc se dérouler à un autre moment que la plage prévue pour les séances en classe et synchrones. Pour plus d'informations, consultez la page du cours à l'adresse www.distance.ulaval.ca.NOTE IMPORTANTE : veuillez vous assurer, pour chaque cours donné à distance, qu'il n'existe aucun conflit d'horaire entre vos examens, aucun accommodement ne sera accordé en cas de conflit d'horaire.

Plage horaire

    • Type: Classe virtuelle synchrone
    • Dates: Du 14 janv. 2019 au 26 avr. 2019
    • Journée: Jeudi
    • Horaire: De 12h30 à 15h20
    • Pavillon: Adrien-Pouliot
    • Local: 2750