Catalogue de cours.

À l’issue de ce cours, le participant pourra :

• Exploiter des données agricoles
• Bâtir des modèles pour résoudre des problèmes complexes
• Interpréter les résultats et les appliquer en contexte réel

Description
Le cours permettra aux participants de bien comprendre les diverses étapes de développement de modèles d’intelligence artificielle. Le cours propose d’abord un survol sur l’exploration d’un jeu de données recueilli en contexte agricole. Des méthodes de classification supervisée et non supervisée seront présentées afin de tirer un maximum d’information du jeu de données.

Il n’est pas essentiel de maitriser la programmation pour suivre le cours, mais une connaissance du langage python est un atout. L’ensemble du code présenté en classe est remis au participant facilitant ainsi l’apprentissage.

Clientèle ciblée :

Les personnes impliquées dans le domaine agricole ou tous domaines connexes, y compris: Ingénieurs agricoles • Agronome • Biologiste • Toute autre personne intéressée par l’application concrète de l’IA en science.