Aller au contenu

STT760 - Mathématiques pour l’intelligence artificielle

Présentation

Sommaire

Cycle
2e cycle
Crédits
3 crédits
Faculté/Centre
Faculté des sciences
Répartition de la charge de travail
3-0-6

Cible(s) de formation

Acquérir les notions de probabilités indispensables à une bonne maîtrise des notions fondamentales qui sous-tendent les différents domaines de l’intelligence artificielle dont les techniques d’apprentissage et l’analyse de données.

Contenu

Notions fondamentales de probabilités appliquées à divers domaines de l’intelligence artificielle. Réseaux bayésiens, champs markoviens, diverses méthodes d’inférence (variationnelle, par maximum a posteriori, recuit simulé, etc.), échantillonnage et méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov, séries chronologiques, partitionnement spectral et modèles à variables latentes. Applications en imagerie, en analyse de textes et sur les réseaux de neurones.