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About the content
L'apprentissage profond (deep learning) est une technique d'apprentissage automatique (machine learning) qui a considérablement amélioré les résultats dans de nombreux domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance de la parole et la traduction automatique. Les techniques d'apprentissage profond permettent, à l'aide de données, de résoudre de nombreux problèmes dans de nombreux domaines de l'économie tels que la santé, le transport, le commerce, la finance ainsi que l'énergie.
Prerequisite
Il est fortement recommandé aux participants d'avoir une compréhension des concepts de base en mathématique (algèbre linéaire, calcul différentiel) et en informatique (notion d'algorithmique récursive).
Syllabus
Le cours Introduction à l'apprentissage profond a été conçu pour ceux qui désirent:
- Comprendre en quoi consiste l'apprentissage profond,
- Comprendre quels types de problèmes peuvent être résolus à l'aide de ces techniques,
- Se familiariser avec les concepts fondamentaux et méthodes utilisées en apprentissage profond.
Instructors
Alain Tapp
Alain Tapp est professeur titulaire à l'Université de Montréal avec une longue expérience en recherche fondamentale dans le domaine de la physique, de l'informatique et des mathématiques. Il s'intéresse aux problèmes de compréhension du langage et les principes fondamentaux en apprentissage automatique.
Yoshua Bengio
Yoshua Bengio est professeur titulaire à l’Université de Montréal et expert en apprentissage profond. Parmi ses nombreuses fonctions, il est directeur scientifique de l’Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal (MILA) et directeur scientifique d’IVADO. Il a été nommé scientifique de l'année en 2017 par Radio-Canada.
Nicolas Le Roux
Nicolas Le Roux est chercheur en optimisation et apprentissage profond. Il est présentement chercheur à Google Brain à Montréal.
Content Designer
The Université de Montréal (UdeM) is a public research university in Montreal, Quebec, Canada. The francophone institution comprises thirteen faculties, more than sixty departments and two affiliated schools: the École Polytechnique (School of Engineering) and HEC Montréal (School of Business). It offers more than 650 undergraduate programmes and graduate programmes, including 71 doctoral programmes. The Times Higher Education World University Rankings of 2014-2015 ranks the Université de Montréal at 113th place globally.
The university has Quebec's largest sponsored research income and the third largest in Canada, allocating close to $524.1 million to research conducted in more than 150 research centres as of 2011. It is also part of the U15 universities. More than 55,000 students are enrolled in undergraduate and graduate programs, making it the second-largest university in Canada in terms of student enrolment.
Platform
EDUlib was launched by HEC Montreal in October 2012 with the aim of making it available to as many people a high quality university education in French in the field of management. EDUlib is now a joint initiative of the University of Montreal and its two affiliated schools, HEC Montreal and Ecole Polytechnique Montreal. The goal remains to offer the greatest number of people a high quality university education in French but in different areas of knowledge of the three partners. EDUlib courses are modeled on those offered-face. They are taught by the same faculty and academic knowledge is transmitted caliber. Course format and frequency change, of course, but not the quality of teaching.
EDUlib is a public education initiative that does not lead to obtaining a university degree. However, it is expected that a statement will crown the efforts of participants who pass quizzes or tests covered in the course. The courses have been designed to be widely accessible, in a concerted effort to spread knowledge.
Enfin une formation sur le deep learning qui ne submerge pas le Moocer sous des tonnes de concepts mathématiques. Comme son nom l’indique il s’agit bien d’une introduction permettant aux curieux de se faire une opinion, et de décider d’approfondir ou pas.
Enfin une formation sur le deep learning qui ne submerge pas le Moocer sous des tonnes de concepts mathématiques. Comme son nom l’indique il s’agit bien d’une introduction permettant aux curieux de se faire une opinion, et de décider d’approfondir ou pas.