Détails d'un cours

Apprentissage automatique II : Apprentissage profond

MATH 80648
Ce cours a pour objectif de présenter les techniques de base de l'apprentissage profond, notamment les réseaux de neurones, les réseaux de neurones à convolution et les réseaux de neurones récurrents. Nous couvrirons également les progrès récents sur les modèles génératifs profonds. Enfin, nous expliquerons comment appliquer ces techniques à la compréhension du langage et à l'analyse de graphes.
Thèmes couverts

Notions de base sur l'apprentissage automatique
Réseaux de neurones Feedforward et astuces d'optimisation
Réseaux de neurones convolutifs
Réseaux de neurones récurrents
Apprendre en profondeur pour comprendre le langage naturel
Apprendre en profondeur pour analyser des graphiques / réseaux
Modèles génératifs profonds

Remarques importantes
Cours en anglais : MATH 80648A Cours équivalent(s) : MATH 60630(A) ou MATH 80600(A)
Préalable(s) : MATH 60600(A) ou MATH 60629(A) ou MATH 80629(A) ou être admis au Doctorat (Ph. D.).
Sigle
MATH 80648
Matière
Mathématiques
Programme
Doctorat
Lieu
Côte-des-Neiges
Mode d'enseignement
Présentiel
Crédits
3

Partager ce cours