Les deux cours en ligne ouverts et massifs sont axés sur le développement des connaissances en matière d'apprentissage par renforcement et d'application de l'apprentissage automatique.
EDMONTON, AB (2 décembre 2020) - Deux spécialisations en ligne présentées par l'Université de l'Alberta et l'Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) ont atteint plus de 110 000 inscriptions depuis leur premier lancement en août 2019. Les cours en ligne ouverts et massifs (MOOC), produits en partenariat avec Coursera, visent à développer les connaissances et les compétences en intelligence artificielle (IA) et en apprentissage automatique afin de préparer les apprenants à de futures carrières dans le domaine. Les deux spécialisations acceptent actuellement des inscriptions ; pour en savoir plus, consultez les sites https://www.coursera.org/specializations/reinforcement-learning et https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-algorithms-real-world.
La spécialisation en apprentissage par renforcement a été développée et enseignée par une équipe de l'Université de l'Alberta dirigée par Martha White, professeur associé au département d'informatique et titulaire d'une bourse et d'une chaire CIFAR d'IA au Canada à Amii, et Adam White, professeur adjoint d'informatique et titulaire d'une bourse et d'une chaire CIFAR d'IA au Canada à Amii. Par ailleurs, la spécialisation sur l'apprentissage automatique : Algorithmes dans le monde réel a été produite par Amii et enseignée par Anna Koop, directrice générale de Applied Science, qui est également une ancienne élève de l'Université de l'Alberta.
"Nous sommes heureux de proposer la spécialisation Reinforcement Learning, qui aide les nouveaux apprenants et les apprenants permanents du monde entier à se tenir au courant des innovations rapides dans le domaine de l'informatique. Plus près de nous, les MOOC de notre département d'informatique offrent des options de réoutillage accessibles à une main-d'œuvre axée sur les données dans tous les secteurs économiques. L'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement sont des domaines d'expertise de la Faculté des sciences de l'Université de l'Alberta, et nous accueillons des leaders mondiaux dans ce domaine, notamment Rich Sutton, Adam Whiteet Martha Whitequi sont tous présentés dans ces cours. Nous sommes ravis que leur expertise soit accessible et mise à profit dans le monde entier et en Alberta", déclare Matina Kalcounis-Rueppell, doyenne de la faculté des sciences de l'université d'Alberta. déclare Matina Kalcounis-Rueppell, doyenne de la faculté des sciences de l'université de l'Alberta.
"Amii existe pour inspirer une intelligence machine qui change le monde et pour permettre aux entreprises de développer leurs capacités internes en matière d'IA et d'apprentissage automatique. Ces spécialisations aident les apprenants du monde entier à se connecter à notre expertise de pointe et permettent aux Albertains de développer leurs propres connaissances et compétences en IA afin de débloquer des opportunités pour leurs entreprises et leurs futures carrières. Dans le domaine de l'IA, le talent est essentiel et, une fois de plus, Amii et l'Université de l'Alberta démontrent le rôle clé que nous jouons dans la formation de certaines des personnes les plus qualifiées au monde", a déclaré Cam Linke, président-directeur général d'Amii. a déclaré Cam Linke, PDG d'Amii.
Apprentissage par renforcement
L'apprentissage par renforcement est une branche de l'apprentissage automatique qui permet aux systèmes d'IA d'apprendre par l'expérience. Les systèmes d'apprentissage par renforcement interagissent avec leur environnement, souvent par essais et erreurs, et obtiennent des récompenses positives ou négatives en fonction de leurs actions. Les humains définissent la tâche globale et les récompenses pertinentes que le système utilise pour découvrir la meilleure action à entreprendre dans une situation donnée. Au lieu d'être informé des actions à entreprendre pour atteindre un objectif, le système doit apprendre quelles sont les actions les plus gratifiantes en les essayant. Au fil du temps, le système développe une politique (ou une façon d'agir) qui lui permet de sélectionner l'action qui permettra le mieux d'atteindre l'objectif, ce qui peut nous aider à découvrir les actions optimales à entreprendre dans un scénario donné.
L'apprentissage par renforcement a des applications dans l'optimisation et l'amélioration des processus, dans le cadre d'un système de recommandation ou de tutorat intelligent, ainsi que pour le contrôle adaptatif et la prise de décision dans les systèmes autonomes.
Grâce à cette spécialisation, les apprenants comprennent les fondements d'une grande partie de l'IA probabiliste moderne et sont préparés à suivre des cours plus avancés, ou à appliquer les outils et les idées de l'IA à des problèmes du monde réel. Ce contenu se concentre sur des problèmes à "petite échelle" afin de comprendre les fondements de l'apprentissage par renforcement. Le cours se termine par un projet de base visant à mettre en œuvre une solution complète d'apprentissage par renforcement pour un problème spécifique.
"Nous sommes heureux d'avoir pu toucher un si grand nombre de personnes grâce à notre spécialisation", déclare Martha White. déclare Martha White. "L'apprentissage par renforcement est l'avenir de l'IA, avec des applications dans tous les secteurs de notre société. Nous sommes ravis d'apporter ces concepts à un public mondial d'apprenants et de les aider à utiliser ces techniques dans le monde réel."
Apprentissage automatique : Algorithmes dans le monde réel
Apprentissage automatique : Algorithmes dans le monde réel se concentre sur les connaissances appliquées en matière d'IA et d'apprentissage automatique. La spécialisation est conçue pour les professionnels de différents niveaux de compétences qui souhaitent apprendre les principes fondamentaux de l'application de l'apprentissage automatique à l'analyse des données et à l'automatisation. Après avoir suivi les quatre cours, les apprenants sont capables de définir clairement un problème d'apprentissage automatique, d'identifier les données appropriées, d'entraîner un algorithme de classification, d'améliorer les résultats et de les déployer dans le monde réel.
Face à la pénurie mondiale de talents en IA, le cours n'est qu'un moyen parmi d'autres pour Amii de tirer parti de l'excellence scientifique d'institutions telles que l'Université de l'Alberta afin d'accélérer l'adoption de l'IA dans l'industrie.
"L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont des technologies puissantes qui façonnent notre monde à travers les industries et les secteurs". déclare Anna Koop. "Il existe des possibilités presque illimitées pour les entreprises d'appliquer l'IA pour atteindre leurs objectifs, et nous voulons nous assurer que les entreprises et les individus comprennent ces technologies et les avantages concurrentiels qu'elles peuvent offrir. Il y a tellement de potentiel pour le bien, et notre spécialisation est un excellent premier pas pour tous ceux qui cherchent à approfondir leurs connaissances."
Ensemble, ces deux spécialisations tirent parti de l'excellence de longue date en intelligence artificielle et en apprentissage automatique de l'Université de l'Alberta et d'Amii. Elles offrent aux apprenants locaux et internationaux un moyen d'accéder à la recherche, aux connaissances et aux talents de premier ordre qui se développent en Alberta.
Plus d'informations
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
L'intelligence artificielle est une discipline de l'informatique qui permet à un système d'accomplir des tâches que nous associons généralement à des fonctions cognitives - comme le raisonnement, l'élaboration de stratégies et la résolution de problèmes - sans exiger une solution explicite pour chaque variation.
Pourquoi se concentrer sur l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique est un ensemble de techniques informatiques qui utilisent les données pour créer des modèles qui font des prédictions sur les données futures. Ces modèles apprennent de manière indépendante et s'adaptent continuellement à des environnements changeants sans être explicitement programmés pour les données qu'ils rencontrent. L'apprentissage automatique est un élément crucial de nombreux systèmes d'intelligence artificielle.
L'industrie est particulièrement intéressée par l'adoption de l'apprentissage automatique appliqué et par l'investissement dans la recherche avancée dans ce domaine, en raison de l'accent mis sur l'utilisation des données historiques pour informer des possibilités futures d'amélioration des systèmes, des découvertes et de l'augmentation des capacités humaines et cognitives.
À propos de l'Université de l'Alberta
L'université de l'Alberta à Edmonton est l'une des meilleures universités d'enseignement et de recherche du Canada. Elle jouit d'une réputation internationale d'excellence dans les domaines des sciences humaines, des sciences, des arts créatifs, des affaires, de l'ingénierie et des sciences de la santé. Notre recherche sur l'intelligence artificielle est classée au deuxième rang aux États-Unis et au Canada, selon le système métrique CSRankings.
À propos d'Amii
L'un des trois centres d'excellence en IA du Canada dans le cadre de la stratégie pancanadienne en matière d'IA, l'Amii (Alberta Machine Intelligence Institute) est un institut sans but lucratif basé en Alberta qui soutient la recherche de pointe dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique et qui traduit les progrès scientifiques en adoption par l'industrie. Amii développe les capacités d'IA en faisant progresser la recherche de pointe, en proposant des offres éducatives exceptionnelles et en fournissant des conseils aux entreprises - tout cela dans le but de développer des capacités d'IA en interne. Pour plus d'informations, visitez amii.ca.