L'apprentissage profond (deep learning) est une technique d'apprentissage automatique (machine learning) qui a considérablement amélioré les résultats dans de nombreux domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance de la parole et la traduction automatique. Les techniques d'apprentissage profond permettent, à l'aide de données, de résoudre de nombreux problèmes dans de nombreux domaines de l'économie tels que la santé, le transport, le commerce, la finance ainsi que l'énergie.
Développé par IVADO et le MILA, ce cours d'une durée totale de 5 heures présente les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond à travers 5 modules de formation proposés en français.
Le cours Introduction à l'apprentissage profond a été conçu pour ceux qui désirent:
Le contenu sera présenté à l’aide de vidéos pédagogiques présentés par des spécialistes du domaine: Alain Tapp, Yoshua Bengio et Nicolas Le Roux.
Il est fortement recommandé aux participants d'avoir une compréhension des concepts de base en mathématique (algèbre linéaire, calcul différentiel) et en informatique (notion d'algorithmique récursive).
Alain Tapp est professeur titulaire à l'Université de Montréal avec une longue expérience en recherche fondamentale dans le domaine de la physique, de l'informatique et des mathématiques. Il s'intéresse aux problèmes de compréhension du langage et les principes fondamentaux en apprentissage automatique.
Yoshua Bengio est professeur titulaire à l’Université de Montréal et expert en apprentissage profond. Parmi ses nombreuses fonctions, il est directeur scientifique de l’Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal (MILA) et directeur scientifique d’IVADO. Il a été nommé scientifique de l'année en 2017 par Radio-Canada.
Nicolas Le Roux est chercheur en optimisation et apprentissage profond. Il est présentement chercheur à Google Brain à Montréal.
