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Descripción
Applied Machine Learning Regresión y regularización, métodos probabilísticos, reducción de dimensión, clustering. Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. Preprocesamiento de datos. Experiencia práctica con bibliotecas de aprendizaje automático. Aplicaciones en ingeniería. Clases teóricas, 3 horas por semana; laboratorio, 2 horas por semana Restricción: abierto a estudiantes con especialidad BEng. Prerrequisito(s): IENG 2P12 Correqusito(s): IENG 3P12 Nota: se requiere completar un mini-proyecto en conjunto con IENG 3P12 Automation and Robotics.
Prerrequisitos
- Prerrequisito(s): IENG 2P12
Condiciones y modalidades
- Restricción: abierto a estudiantes con especialidad BEng.
- Prerrequisito(s): IENG 2P12
- Correqusito(s): IENG 3P12
- Nota: se requiere completar un mini-proyecto en conjunto con IENG 3P12 Automation and Robotics.
Texto de referencia en su idioma de origen
Applied Machine Learning Regression and regularization, probabilistic methods, dimension reduction, clustering. Supervised, unsupervised, and reinforcement learning. Data preprocessing. Hands-on experience with machine learning toolboxes. Applications in engineering. Lectures, 3 hours per week; lab, 2 hours per week Restriction: open to BEng majors. Prerequisite(s): IENG 2P12 Corequisite(s): IENG 3P12 Note: completing a mini-project in conjunction with IENG 3P12 Automation and Robotics is required.
- Prerequisite(s): IENG 2P12
- Restriction: open to BEng majors.
- Corequisite(s): IENG 3P12
- Note: completing a mini-project in conjunction with IENG 3P12 Automation and Robotics is required.
Fuentes y referencias
Se conservan las fechas y las fuentes para ayudarle a verificar la información. Las traducciones se proponen para facilitar la lectura; la fuente oficial es la referencia para las condiciones y los requisitos.
Referencia de la fuente : https://brocku.ca/webcal/2024/undergrad/engs.html