IFT 4021

Le cours vise la compréhension des concepts mathématiques et statistiques partagés par les diverses méthodes informatiques d'analyse et de valorisation des données, de même que la connaissance des choix algorithmiques nécessaire à leur implémentation. Il aborde notamment la modélisation probabiliste, l'inférence bayésienne, les inégalités de concentration, les algorithmes de descente de gradient stochastique dans un contexte de régression et la différentiation automatique. Il présente également certaines librairies pour le calcul scientifique et la visualisation des données en Python, telles que les librairies NumPy, SciPy, pyTorch et Matplotlib.