l’intelligence artificielle appliquée aux sciences de la vie
Projet NovaScience propulsé par
le Ministère de l’Économie, de l’Innovation et de l’Énergie, le Centre d’enseignement et de recherche en foresterie (CERFO) et quelques enseignants du collégial
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Articles récents
Une passion pour les données et l’enseignement
Quelques objectifs visés par le projet
Formation et activités pédagogiques
Créer des activités pédagogiques ludiques et pertinentes pour les étudiantes et étudiants du collégial.
Intelligence artificielle
Développer un sens éthique sur les nouvelles technologies comme l’IA et les mettre à contribution dans nos programmes d’études.
Données massives
Développer une expertise pour le traitement de données massives, ce qui signifie une grande quantité de données en continue.
Découvrez comment nos centres collégiaux de transfert de technologie utilisent l’IA
Accompagné d’un petit complément environnement
L’intelligence artificielle au CERFO
Depuis 1984, le CERFO réalise des projets de recherche ciblés sur les besoins en innovation de ses clients. Également, il les accompagne et les forme afin que ces derniers puissent opérer les nouvelles technologies dans leur propre environnement.
Intelligence artificielle au CIMMI
Dans ses projets de recherche appliquée, le CIMMI mobilise l’IA pour repousser les limites de la visualisation, de l’analyse d’images et de l’interaction homme-machine.
Impact de l’IA sur la planète
l’IA et les infrastructures numériques qui la soutiennent ont des conséquences environnementales importantes.
Ressources pertinentes
Articles, actualités et ressources en lien avec l’intelligence artificielle et le traitement de données massives en science de la vie
Iris – Introduction à l’entrainement de modèle d’intelligence artificielle
- Découvrez les bases de l’IA et de l’apprentissage automatique
- Utilisez les données et le code Python
- Expérimentez et valider le modèle entrainé
Rythme cardiaque – traitement des données biométriques
- Sensibiliser la communauté sur les aspects de la santé
- Traiter des données massives
- Visualiser les données
- Faire parler les données
- Identifier des recommandations pour une meilleure santé et un apprentissage amélioré
“Former les enseignant.es et les étudiant.es de façon ludique et éthique sur les nouveaux outils d’intelligence artificielle.”
Guillaume Simard, Jonthan Pellicelli, Olivier D’Amours et Catherine Boileau
Membres du projet A2024