$500 – $1,500

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UBC Nest South Ballroom

6133 University Boulevard

Vancouver, BC

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Description

Summary

Deep learning is a machine learning technique that has significantly improved previous results in computer vision, speech recognition, machine translation and other areas. Many other areas are affected by this new technology, or will be. In response to the interest generated by this technology, and in response to training needs, IVADO, Mila and UBC Data Science Institute are offering a full week of training in English from December 2 to 6, 2019 in Vancouver.

The content of this school is mainly aimed at industry professionals and SME with basic knowledge of mathematics and programming (engineers, computer scientists, statisticians, technical project managers, product managers, systems engineers, etc.), but professors and graduate students in science or engineering (mainly those who are not yet familiar with deep learning) may also find it interesting.

Prerequisites

A minimal knowledge of programming (ideally Python) and basic knowledge in mathematics (linear algebra, statistics) is desirable.

For more details, please consult the web page of the event.

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Sommaire (École offerte en langue anglaise seulement)

L’apprentissage profond est une technique d’apprentissage automatique (machine learning) qui a considérablement amélioré les résultats précédents entre autres en vision par ordinateur, en reconnaissance de la parole ou en traduction automatique. De nombreux autres domaines sont touchés par cette nouvelle technologie, ou vont l’être. Face à l’intérêt suscité par cette technologie, et face aux besoins de formation, IVADO, le Mila et UBC Data Science Institute offrent une semaine de formation en anglais du 2 au 6 décembre 2019 à Vancouver.

Le contenu de cette école s’adresse principalement aux professionnels de métier possédant des connaissances de base en mathématiques et programmation (ingénieurs, informaticiens, statisticiens, chef de projet technique, gestionnaire de produit, ingénieur de systèmes, etc.), mais les professeurs et les étudiants aux cycles supérieurs en sciences ou en ingénierie (essentiellement ceux qui ne sont pas encore familiers avec l’apprentissage profond) peuvent aussi y trouver leur intérêt.


Pré-requis

Une connaissance minimale en programmation (idéalement Python) et des connaissances de base en mathématiques (algèbre linéaire, statistiques) sont recommandées.

Pour plus de détails, consultez la page web de la formation.

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