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Apprentissage automatique Présentation du cours Sujets: HUGO LAROCHELLE • But d

Apprentissage automatique Présentation du cours Sujets: HUGO LAROCHELLE • But de l’apprentissage automatique (machine learning) ‣ donner à la machine la capacité d’apprendre à résoudre des problèmes par elle-même ‣ découvrir les fondements théoriques de l’apprentissage (au sens large) ! • C’est une sous-discipline de l’intelligence artiﬁcielle en forte croissance MOTIVATION motivation 2 Sujets: HUGO LAROCHELLE • L’apprentissage automatique est multi-disciplinaire ‣ informatique ‣ mathématiques (statistique, algèbre linéaire, probabilités, optimisation) ‣ neuroscience ‣ physique ! • Un bel exemple de mathématiques appliquées MOTIVATION fondements 3 Sujets: HUGO LAROCHELLE • Applications ‣ vision par ordinateur - reconnaissance de caractères, de visages, d’objets, mouvements (Kinect) ‣ traitement automatique du langage - système de questions-réponses (IBM Watson), reconnaissance de la voix (Siri), classiﬁcation de documents (pourriels), traduction automatique ‣ robotique - conduite automobile automatisée (Google car) ‣ et bien d’autres - prédiction ﬁnancière, recommandation de livres (Netﬂix) MOTIVATION applications 4 Sujets: HUGO LAROCHELLE • 2 grands objectifs du cours ‣ apprendre les fondements théoriques ‣ savoir les mettre en pratique ! • Voir plan de cours pour les objectifs spéciﬁques OBJECTIFS DU COURS objectifs 5 Sujets: HUGO LAROCHELLE • Liens avec autres cours d’informatique ‣ IFT 615 - Intelligence artiﬁcielle - traite de plusieurs sous-discipline de l’intelligence artiﬁcielle, pas seulement l’apprentissage automatique ‣ IFT 501 - Recherche d’information et forage de données - traite d’algorithmes d’apprentissage différents (arbre de décision, k plus proches voisins, clustering) - met une plus grande emphase sur l’application (données du web, recommandation) OBJECTIFS DU COURS autres cours 6 Sujets: HUGO LAROCHELLE • Liens avec autres cours d’informatique ‣ IFT 607 - Traitement automatique des langues naturelles - traite d’algorithmes d’apprentissage dans le contexte de données textuelles (analyse syntaxique et sémantique, traduction automatique) ‣ IFT 725 - Réseaux neuronaux - traite spéciﬁquement des réseaux de neurones artiﬁciels et d’autres sujets avancés en apprentissage automatique OBJECTIFS DU COURS autres cours 7 Sujets: HUGO LAROCHELLE • Horaire ‣ lundi, 15h30 à 16h20, local D4-2021 - approfondissement de la matière et exercices dirigés ‣ mardi, 10h30 à 12h20, local D4-1023 - travaux pratiques (devoirs) ‣ disponibilités : ? DÉROULEMENT horaire, approche pédagogique 8 Sujets: HUGO LAROCHELLE • Site web du cours ‣ http://info.usherbrooke.ca/hlarochelle/cours/ift603.html • Livre obligatoire ‣ Pattern Recognition and Machine Learning Christopher Bishop Springer, 2007 • Forum de discussion ‣ https://groups.google.com/forum/?fromgroups#!forum/ift-603-h2015 DÉROULEMENT ressources 9 Sujets: HUGO LAROCHELLE • Examens ‣ intra (20%), ﬁnal récapitulatif (30%) • Devoirs ‣ 4 devoirs individuels, de 10% chacun ‣ moitié théorique, moitié pratique (programmation) • Participation hebdomadaire au forum (10%) ! • Attribution des notes ﬁnales selon un barème ﬁxe DÉROULEMENT évaluation 10 Sujets: HUGO LAROCHELLE • Tâches d’ici le prochain cours : ‣ révision : programmation Python et mathématiques (voir site web) ‣ inscription au forum de discussion du cours ‣ visionnement du matériel de la première semaine de contenu (Concepts fondamentaux) ‣ participer au forum pour la première semaine de contenu D’ICI LE PROCHAIN COURS… d’ici le prochain cours 11 uploads/Management/ 00-introduction.pdf