XLIII. IMPLEMENTACIÓN DE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR
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Résumé
La conjoncture mondiale provoquée par le COVID-19 nous a amenés à repenser nos méthodes d'enseignement. les méthodes d'enseignement. L'enseignement supérieur n'est pas étranger à cette transformation et, par conséquent, les enseignants et les chercheurs ont mis en œuvre de nouvelles techniques et méthodologies dans nos méthodes d'enseignement. et les chercheurs ont mis en œuvre de nouvelles techniques et méthodologies dans nos projets. projets. Dans le domaine de l'astronomie, les algorithmes d'apprentissage automatique sont de plus en plus populaires en raison de leur polyvalence et de leur grande flexibilité. Les algorithmes d'apprentissage automatique gagnent du terrain dans le domaine de l'astronomie en raison de leur polyvalence et de leur pouvoir prédictif élevé, qui résulte de la mise en œuvre de ces algorithmes. à de grands ensembles de données. Il y a plusieurs projets que j'ai mis en œuvre avec mes étudiants : le premier explore le potentiel des réseaux neuronaux pour améliorer l'estimation des réseaux neuronaux pour améliorer l'estimation de certains paramètres cosmologiques du modèle standard ΛCDM. modèle standard ΛCDM. La seconde utilise un algorithme non supervisé de type K-means pour classifier
quasars (objets très lumineux et distants), sur la base de différentes propriétés physiques observées par le SDSS (Slope observées par le SDSS (Sloan Digital Sky Survey) lors des campagnes 12 et 14. les spectres de trous noirs puissants à des décalages vers le rouge élevés, et d'autres propriétés physiques détectées par la sonde Sloan détectés par le Sloan, nous générons une classification des quasars qui présentent certaines lignes d'absorption. les lignes d'absorption.
L'objectif principal de ce travail est de montrer l'impact de la mise en œuvre de techniques modernes d'apprentissage automatique dans le domaine de la santé. des techniques modernes d'apprentissage automatique dans des projets de recherche avec des étudiants en ingénierie et les perspectives de ces projets à l'avenir. étudiants en ingénierie et les perspectives de ces projets dans d'autres disciplines.
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apprentissage automatique, apprentissage profond, enseignement supérieur, réseaux neuronaux
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