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Description
Apprentissage automatique avancé Concepts fondamentaux et avancés en apprentissage automatique. Concepts de base : classification, régression, techniques à noyau, sélection de caractéristiques, inférence, techniques d'échantillonnage, réseaux bayésiens et modèles à base d'énergie. Sujets avancés : apprentissage de représentations, réseaux neuronaux pour images et séquences, graph neural networks, modèles génératifs profonds, apprentissage par transfert, mécanismes d'attention.
Texte de référence dans sa langue d’origine
Advanced Machine Learning Fundamental and advanced concepts in machine learning. Basic concepts: classification, regression, kernel techniques, feature selection, inference, sampling techniques, Bayesian networks, and energy-based models. Advanced topics: representation learning, neural networks for images and sequences, graph neural networks, deep generative models, transfer learning, attention mechanisms.
Sources et références
Les dates et les sources sont conservées pour vous aider à vérifier les renseignements. Les traductions sont proposées pour faciliter la lecture; la source officielle fait référence pour les conditions et les exigences.
Référence source : https://brocku.ca/webcal/2024/graduate/cosc.html