LABIFUL - Atelier sur l’apprentissage machine (Machine Learning) en finance avec Python - Introduction à l’apprentissage machine
FSA ULaval présente

LABIFUL - Atelier sur l’apprentissage machine (Machine Learning) en finance avec Python - Introduction à l’apprentissage machine

Événement virtuel
21 novembre 2025
9h00 – 12h00 (EST)
Lepointdevente.com agit à titre de mandataire pour FSA ULaval dans le cadre de l’affichage en ligne et la vente de billets pour ses événements.
Pour plus d’information à propos de cet événement, veuillez contacter l’organisateur de l’événement, FSA ULaval, à evenements@fsa.ulaval.ca.

Achat de billets

Le Laboratoire d’ingénierie financière de l’Université Laval (LABIFUL) offre un séminaire pratique sur l’apprentissage machine (machine learning) en finance avec Python.

Ce séminaire de formation passera en revue les notions suivantes de l’apprentissage machine:


Séance 1 : Introduction à l’apprentissage machine

• Fondamentaux de l’apprentissage machine

- Définition et concepts clés

- Types d'apprentissage

1.Supervisé

2.Non supervisé

3.Par renforcement

- Quelques applications

• Introduction au Large Language Models (LLMs)

- Définition et principes de base

- Focus sur le modèle GPT

- Applications et enjeux des LLMs

•Environnements de développement et déploiement

- Langage de programmation : Python

- Plateformes de développement collaboratif : Google Colab

•Données en apprentissage machine

- Types de données

- Techniques de manipulation des données

- Importance de la qualité des données

Remboursements
Aucun remboursement
Vérification des disponibilités en cours...

Le Laboratoire d’ingénierie financière de l’Université Laval (LABIFUL) offre un séminaire pratique sur l’apprentissage machine (machine learning) en finance avec Python.

Ce séminaire de formation passera en revue les notions suivantes de l’apprentissage machine:


Séance 1 : Introduction à l’apprentissage machine

• Fondamentaux de l’apprentissage machine

- Définition et concepts clés

- Types d'apprentissage

1.Supervisé

2.Non supervisé

3.Par renforcement

- Quelques applications

• Introduction au Large Language Models (LLMs)

- Définition et principes de base

- Focus sur le modèle GPT

- Applications et enjeux des LLMs

•Environnements de développement et déploiement

- Langage de programmation : Python

- Plateformes de développement collaboratif : Google Colab

•Données en apprentissage machine

- Types de données

- Techniques de manipulation des données

- Importance de la qualité des données

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