Formulaire d'inscription au bêta-test du MOOC Ivado AAA Apprivoiser l'apprentissage automatique

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Ivado vous invite à faire un bêta-test du cours en ligne Apprivoiser l'apprentissage automatique à partir du 6 février jusqu'au 19 février.

Nous vous ajouterons en tant que bêta-testeur à la plate-forme EDUlib en utilisant le courriel que vous nous fournirez dans ce formulaire.

Vous recevrez des courriels contenant les instructions de la part de tetyana.tsomko@umontreal.ca.

Nous vous demanderons de faire les actions suivantes en février :
- Réaliser toutes les activités d'un module;
- Remplir un formulaire de feedback pour chaque module complété.

Vous aurez l'opportunité d'être parmi les premiers apprenants à avoir un accès complet à cette nouvelle offre, de fournir du feedback et de recevoir le certificat de réussite (seulement si votre note finale est ≥70 et que vous complétez l'ensemble du cours en ligne).

Votre nom et prénom

Créez d'abord votre compte EDUlib si vous n'en avez pas.

Créez votre compte à cette adresse : cours.edulib.org

Indiquez le courriel utilisé pour créer votre compte EDUlib.

Avez-vous cliqué sur le lien d'activation après avoir créé votre compte EDUlib ? Il vous a été envoyé par courriel peu après la création de votre compte. Vérifiez votre boîte à spams si vous ne la trouvez pas.

Oui

Non

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Votre numéro de téléphone (facultatif)

Pourquoi voulez-vous vous inscrire à ce cours en tant que bêta-testeur ?

Occupation principale

Étudiant

Professionel

Other:

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Quel est votre niveau d'études le plus élevé ?

École

Collège

Baccalauréat

Maîtrise

Doctorat

Postdoc

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Dans quel domaine avez-vous étudié ou étudiez-vous actuellement ?

Ce cours comprend sept modules, soit environ 25 heures de contenu. Chaque module contient des vidéos, des questions et des tutoriels Colab.

Notre attente est que vous complétiez au moins un module et que vous nous fassiez un retour exhaustif sur celui-ci entre le 6 et le 19 février.

Merci de choisir vos deux-trois préférences :

Module 1 - Introduction à l'AA

Module 2 - Notions de base

Module 3 - Méthodes classiques supervisées : préambule

Module 4 - Méthodes classiques supervisées

Module 5 - Méthodes supervisées avancées

Module 6 - Méthodes d'apprentissage non supervisé

Module 7 - Mise en pratique dans l'industrie

Other:

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