Ce cours constitue une introduction à la programmation et à l’apprentissage automatique (machine
learning).
L’étudiant se familiarisera avec la programmation grâce à Python, un langage de programmation
populaire auprès de la communauté scientifique pour sa facilité d’utilisation. L’étudiant sera initié à tous
les outils courants de la programmation scientifique, c’est-à-dire les librairies de calcul haute
performance, d’entreposage de données et de visualisation de données.
L’étudiant apprendra les bases de l’apprentissage automatique avec une librairie y étant dédiée, scikitlearn. L’étudiant se familiarisera avec la gamme d’algorithmes courants de l’apprentissage machine. À
terme, l’étudiant sera en mesure de construire sa propre banque de données, de la nettoyer, de
superviser l’entraînement d’un modèle d’apprentissage machine, ainsi que de quantifier et de qualifier sa
performance. L’étudiant sera alors en mesure d’appliquer l’apprentissage machine aux géosciences et,
plus particulièrement, à ses travaux de recherche.
L’étudiant sera amené à acquérir un savoir-faire en science des données grâce à la réalisation d’exercices
dirigés et de travaux pratiques tout au long de ce cours. En somme, ce cours permettra à l’étudiant de
développer sa polyvalence et d’améliorer son efficacité en recherche.
- Enseignant: Erwan Gloaguen
- Enseignant: Jerome Simon