Description
Introduction à la classification et à la régression. Optimisation, vectorisation, descente de gradient, fonctions de coût, de perte et d'activation. Introduction et notions de base de l'IA, réseaux de neurones artificiels, propagation avant et arrière, Perceptron Multi-Couche et autres types de modèles de réseaux neuronaux profonds, leurs applications en multimédia, réseaux, finance, etc.
Préalables
- Préalable(s) : BIT 2009 et BIT 2400 .
Conditions et modalités
- Également inscrit comme OSS 4005 .
- Préalable(s) : BIT 2009 et BIT 2400 .
- Cours magistral de trois heures par semaine.
Texte de référence dans sa langue d’origine
Introduction to classification and regression. Optimization, vectorization, gradient descent, cost, loss and activation functions. Introduction and basics to AI, Artificial Neural Networks, forward and backward propagation, Multi Layer Perceptron, and other types of Deep Neural Network models, their applications in multimedia, networks, finance, etc.
- Prerequisite(s): BIT 2009 and BIT 2400 .
- Also listed as OSS 4005 .
- Lectures three hours a week.
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://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/IRM/