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École d’automne en introduction aux techniques et outils de l’intelligence artificielle appliqués à la santé

Présenté par

Institut intelligence et données

Activités de formation

À propos de cet événement : 

Offerte sur trois jours en formule 100% présentielle, l’École d’automne en introduction aux techniques et outils de l’intelligence artificielle appliqués à la santé vise à offrir aux non-experts des bases de connaissances de bases quant au fonctionnement de l’intelligence artificielle et des algorithmes qui la soutiennent.

Au sortir de l’École, le participant ou la participante sera en mesure de comprendre les approches informatiques derrière l’IA, ses méthodes et ses limites. Il ou elle aura acquis des bases de compréhension concernant l’apprentissage automatique (Machine Learning), l’apprentissage profond (Deep Learning) ainsi que la vision numérique, et sera en mesure de converser avec des experts. La formation sera complétée par une journée d’exercices pratiques supervisés.

Quelles thématiques seront abordées?

  • Présentation des principes de bases de l’intelligence artificielle
  • Introduction à l’apprentissage automatique (Machine Learning)
  • Introduction à l’apprentissage profond (Deep Learning)
  • Introduction à la vision numérique soutenue par intelligence artificielle
  • Présentation d’exemples appliqués à la santé, en recherche et en milieu de pratique
  • Réalisation d’exercices supervisées par le biais d’un journal de bord

Cette formation est organisée en collaboration avec le programme FONCER en SDRDS.

Activities

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Featured project

This research project is based on the analysis of massive data on the NOL index and other intraoperative clinical parameters used by anesthesiologists during surgery. These parameters help them make analgesic treatment decisions in a non-communicating patient under general anesthesia and in whom it is impossible to assess pain and analgesic needs by standard questionnaires performed on awake patients. 
First, the objective is to interpret the values of this index in relation to the decisions made by the clinician. 

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