Introduction à l’intelligence artificielle appliquée - (412-168-99)

Description

L’intelligence artificielle s’impose rapidement comme une technique de valorisation des données incontournable pour rendre plus compétitifs, voire carrément viables, les modèles d’affaires à l’ère numérique. Ce cours offre donc une introduction aux concepts centraux en intelligence artificielle (apprentissage automatique), avec un accent sur la résolution de problèmes concrets. Le cours se veut accessible à tous et débute donc par une introduction à la programmation (avec Python), avant d’offrir un survol de toutes les étapes critiques à un projet d’apprentissage automatique.

Objectifs

À la fin de ce cours, le ou la participant(e) sera en mesure de:

  • Comprendre et écrire du code Python dans un contexte de valorisation de données.
  • Automatiser l’intégration et la manipulation de grandes quantités de données de diverses sources (HTML, fichiers locaux (CSV, Excel, PDF, txt…), bases de données SQL).
  • Créer des visualisations graphiques de haute qualité avec matplotlib, seaborn et plotly.
  • Effectuer une analyse de données exploratoire pour optimiser la puissance prédictive des algorithmes d’apprentissage.
  • Comprendre ce qu’est un modèle statistique, comment fonctionne les algorithmes d’apprentissage et comment entraîner les modèles les plus utilisés en industrie, avec des vrais jeux de données. Modèles couverts: linéaire, logistique, arbre de décision, forêt aléatoire, k plus proches voisins, partitionnement en k-moyennes et analyse par composantes principales et autres (selon le temps).
  • Distinguer les problèmes de classification et de régression (apprentissage supervisé) ou de partitionnement (non-supervisé).
  • Technique d’évaluation et de validation d’algorithmes d’apprentissage.
  • Articuler l’intuition autour des concepts centraux en apprentissage automatique: fonction objectif et descente du gradient, sous-apprentissage et sur-apprentissage, le compromis biais-variance, la malédiction de la dimension, …

Ce cours ne prévoit aucune évaluation.

Horaire

Jeudi
18 h à 21 h

Lieu

Veuillez noter que ce cours se donnera exclusivement en mode synchrone (présentiel en ligne avec le professeur).