Garry Chu
Mathématiques

Concepts des algorithmes de l'IA

Par Garry Ka Lok Chu
Cohorte 2020-2021

Tout d'abord, j'aimerais remercier le Collège Dawson de m'avoir donné l'occasion d'apprendre les différents aspects de l'IA qui sont pertinents pour les mathématiques. Tout au long de mon parcours en tant que chargé d'enseignement en IA, j'ai beaucoup appris en lisant des articles et en regardant des vidéos éducatives. De plus, grâce à mes échanges avec les autres chargés d'enseignement en IA (qui sont membres de nombreux départements autres que le mien), j'ai pu comprendre différentes perspectives sur l'IA. Bien que mon mandat de boursier soit maintenant terminé, l'éducation est un processus d'apprentissage continu et je continuerai à en apprendre davantage sur l'IA et à servir d'ambassadeur pour l'IA du point de vue des mathématiques.

Le matériel contenu dans ce portfolio peut être utilisé dans n'importe quel cours de mathématiques de Dawson, en particulier les cours liés aux distances ainsi que ceux liés aux probabilités et aux statistiques, tels que les cours suivants :

201-016-RE Activités de remédiation pour les mathématiques du secondaire IV

201-015-RE Activités de rattrapage pour les mathématiques du secondaire V

201-105-DW Algèbre linéaire

201-401-DW Statistiques pour Sciences humaines

201-922-DW Introduction aux méthodes statistiques pour la technologie chimique

201-BZS-05 Probabilités et statistiques

201-NYC-05 Algèbre linéaire

 

J'ai également commencé à développer deux cours :

Cours à option de 75 heures Introduction à l'apprentissage automatique

Cours complémentaire de 45 heures Résoudre le mystère de l'IA à l'aide de feuilles de calcul

 

Modules sur les algorithmes d'IA
  1. Régression
  2. Arbre de décision
  1. Naïve Bayes
  1. K Voisins les plus proches
  1. Regroupement K-Means

 

Présentations
Présentation de la journée pégagogique

Date: 14 octobre 2020

Titre: Les systèmes de surveillance d'examen alimentés par l'IA sont-ils la réponse que nous attendons ?

Résumé: Dans quelle mesure pouvons-nous détecter et prévenir la tricherie aux examens grâce à des surveillants IA à distance ? Dans cette session, nous explorerons ce qui est actuellement disponible, les expériences passées et les potentiels pour l'avenir. Nous mettrons l'accent sur les préoccupations pratiques et éthiques liées à la surveillance physique des étudiants, ainsi qu'au suivi de leurs données privées. Nous explorerons également quelques alternatives pour réduire la tricherie aux examens.

Présentateurs: Jennifer Sigouin, Vanessa Gordon, Garry Chu, Carl Saucier-Bouffard, Ahmad Banki

(Diapositives présentées lors de la journée pédagogique 2020)

 

Présentation sur la journée de PiImage2

Date d'entrée en vigueur : 12 mars 2021

Titre: Concepts des algorithmes de l'IA

Résumé: Savez-vous comment les machines trient les courriels ? Toffoli peut-il marquer lors de son prochain match en NHL ? Les algorithmes d'IA posent-ils des problèmes éthiques ? Nous explorerons ensemble ces concepts d'IA dans cet exposé.

Présentateur: Garry Chu

 

Manuels scolaires
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  1. Hong Zhou (2020) Learn Data Mining Through Excel : Une approche pas à pas pour comprendre les méthodes d'apprentissage automatique.
  2. Jiawei Han, Micheline Kamber et Jian Pei (2012) Data Mining : Concepts et techniques, 3e édition.

 

Papiers
  1. Hanif Bhuiyan, Akm Ashiquzzaman, Tamanna Islam Juthi, Suzit Biswas & Jinat Ara (2018) A Survey of Existing E-Mail Spam Filtering Methods Considering Machine Learning Techniques. Disponible à l'adresse suivante :
    https://www.researchgate.net/publication/332865507_A_Survey_of_Existing_E-Mail_Spam_Filtering_Methods_Considering_Machine_Learning_Techniques

 

  1. Emmanuel Gbenga Dada, Joseph Stephen Bassi, Haruna Chiroma, Shafi'i Muhammad Abdulhamid, Adebayo Olusola Adetunmbi & Opeyemi Emmanuel Ajibuwa (2019) Machine learning for email spam filtering : review, approaches and open research problems . Disponible à l'adresse suivante :
    https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844018353404

 

  1. Victoria Rodriquez, Karan Sharma & Dana Walker (2018) Data Breast Cancer Prediction with K-Nearest Neighbor Algorithm using Different Distance Measurements . Disponible à l'adresse suivante :
    https://www.researchgate.net/publication/330688761_Breast_Cancer_Prediction_with_K-Nearest_Neighbor_Algorithm_using_Different_Distance_Measurements

 

Vidéos et documentaires
Conférences sur les algorithmes d'apprentissage automatique

 

Éthique de l'IA
  • Intelligence artificielle et algorithmes : avantages et inconvénients (42 minutes)
    Tilman Wolff et Ranga Yogeshwar (26 septembre 2019) Le grand bond en avant. [Vidéo en ligne] Disponible sur :
    https://www.youtube.com/watch?v=s0dMTAQM4cw

 

Biais dans les algorithmes d'IA
  • Les biais de la reconnaissance faciale (8 minutes)
    Joy Buolamwini (29 mars 2017) Comment je lutte contre les biais dans les algorithmes .[Vidéo en ligne] Disponible à l'adresse suivante :
    https://www.youtube.com/watch?v=UG_X_7g63rY

 

L'avenir des emplois