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École IVADO/MILA en Apprentissage Profond (3e édition)

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École IVADO/MILA en Apprentissage Profond (3e édition)

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 et le MILA (le plus gros laboratoire académique au monde spécialisé en apprentissage profond et pionnier du domaine) offrent une semaine de formation du 22 au 26 octobre 2018. À la fin de cette semaine, les participants seront aptes à intervenir sur des projets dans le domaine et auront le bagage nécessaire pour continuer par eux-mêmes leur apprentissage, une fois revenu dans leur milieu de travail, ou d’étude.

Contenu de la semaine

L’École en apprentissage profond donnera à ses participants les bases théoriques et pratiques nécessaires à la compréhension des techniques d’apprentissage profond, et ils en ressortiront outillés pour intervenir sur des projets faisant appel à ces techniques. Le contenu est plus orienté vers la pratique et l’application que la théorie et la recherche. Le contenu théorique nécessaire sera présenté, mais il sera complété par une comparaison des bibliothèques classiques pour l’apprentissage profond, par des présentations de scripts et de stratégies d’entraînement, ainsi que par un retour d’expérience sur les problèmes spécifiques liés à la mise en oeuvre de projets d’intelligence artificielle en milieu industriel (infrastructure, accès aux données, résultats, etc.).

Le contenu de cette école s’adresse principalement aux professionnels de l’informatique (ingénieurs, informaticiens qui sont au moins détenteurs d’un baccalauréat en sciences ou en génie), 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.

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