
Université de Montréal
Les développements récents en science des données, apprentissage automatique (machine learning) et apprentissage profond (deep learning) permettent de traiter et d’analyser les données provenant, entre autres, du domaine de la santé.
Ces nouvelles méthodes permettent de développer de nouveaux outils d’aide à la décision pour les professionnels du domaine de la santé, comme par exemple l’aide au diagnostic de maladies par imagerie médicale, les soins de santé personnalisés, la découverte de nouveaux médicaments ou encore une meilleure analyse des risques. Le contenu sera présenté à l’aide de vidéos pédagogiques présentés par des experts scientifiques: Tristan Sylvain, Gaétan Marceau-Caron, Jeremy Pinto, Margaux Luck, Joseph Paul Cohen et Tariq Daouda.
Yoshua Bengio
Professeur titulaire à l’Université de Montréal, directeur scientifique de l’Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal (MILA)
Sébastien Lemieux
Chercheur principal, IRIC, Université de Montréal; Professeur IVADO, Département de biochimie et médecine moléculaire, Université de Montréal