Université de Montréal Courses

Les contaminants émergents

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Depuis quelques décennies, les enjeux climatiques et environnementaux sont devenus des problématiques majeures auxquelles notre société tente de répondre. Afin de rendre la recherche scientifique plus accessible, nous vous offrons ce cours dans lequel vous découvrirez les contaminants émergents. Vous apprendrez ce que sont les contaminants d’intérêt émergent puis nous vous en présenterons une série variées allant des pesticides, substances massivement employées dans l’industrie agroalimentaire, aux composés perfluorés molécules d’origine anthropique par excellence qui, du fait de leur utilisation dans de nombreux domaines tels que l’industrie textile ou l’industrie alimentaire, sont détectés dans l’environnement à l’échelle mondiale. Se voulant le plus éclectique possible, ce cours vous présentera également d’autres familles de contaminants émergents comme les produits pharmaceutiques, les cyanotoxines ou encore les éléments traces métalliques et les terres rares.Encadrés par notre équipe de professeurs, de professionnels et d’intervenants experts dans leurs domaines, vous deviendrez des acteurs avertis et pourrez ainsi faire évoluer notre monde et notre société afin qu’ils deviennent plus respectueux de l’environnement. Choisir ce cours, c’est s’engager auprès d’une université de renommée internationale, d’un département soucieux de l’environnement et d’un professeur animé par le souci de travailler à créer un monde meilleur. Le professeur Sébastien Sauvé est impliqué depuis de nombreuses années dans de nombreux projets collaboratifs avec de nombreux partenaires au niveau mondial et son expertise sur les contaminants émergents, leurs effets sur la santé et l’environnement n’est plus à démontrer.L’Université de Montréal rayonne depuis de nombreuses années par la qualité de son enseignement et la diversité de son offre, ce qui en fait une des meilleures universités francophones au monde. Que vous choisissiez ce cours à titre personnel ou dans une perspective de carrière en environnement, le point de départ est ici. La matière parcourue vous permettra de vous préparer avant de commencer un programme d’études en environnement ou tout autres études liées à ce domaine. Professionnels en environnement ou simples citoyens désireux d’agir pour la planète et les générations futures, n’hésitez pas et rejoignez-nous.

Recommender Systems: Behind the Screen

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In this course, you will explore and learn the best methods and practices in recommender systems, which are an essential component of the online ecosystem. This course was developed by IVADO and HEC Montréal as part of a workshop that took place in Montreal. You will be accompanied throughout and given concrete examples by seven international experts from both Academia and Industry.Recommender systems are algorithms that find patterns in user behaviour to improve personalized experiences and understand their environment. They are ubiquitous and are most often used to recommend items to users, for example, books, movies, but also possible friends, food recipes or even relevant documentation in large software projects, or papers of interest to scientists.The content of this MOOC is an introduction to the field of recommender systems. The outline includes: machine learning for recommender systems followed by an introduction to evaluation methods; advanced modelling; contextual bandits; ranking methods; and fairness and discrimination in recommender systems.The course is primarily intended for industry professionals and academics with basic (first-year undergraduate) knowledge in mathematics and programming (ideally Python). Graduate students in science and engineering (mainly those who are not yet familiar with machine learning and recommender systems) may find this content instructive and compelling. The content of this course will also be of great use to whomever uses or is interested in AI, in any other way.We estimate that it takes 6 weeks to follow this class. The course is divided into relevant segments that you may watch at your own pace. There are comprehensive quizzes at the end of each segment to evaluate your understanding of the content. You will also practice recommender systems algorithms thanks to a tutorial guided by an expert. Also, a second self-practice module will be offered to participants who will register for the course with the Verified Certificate.We welcome you to this special learning journey of Recommender Systems: Behind the Screen!This course is brought to you by IVADO, HEC Montréal and Université de Montréal.IVADO is a Québec-wide collaborative institute in the field of digital intelligence.HEC Montréal is a French-language university offering internationally renowned management education and research.Université de Montréal is one of the world’s leading research universities.

Clinical Reasoning Process

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The course introduces the clinical reasoning process as it is used by clinicians from different health disciplines: medicine, dentistry, nursing, veterinary medicine, and pharmacy. The course offers a step-by-step description and explanation of the process, illustrated with clinical examples. This course is of interest to both students and health professionals as they hone their knowledge and clinical reasoning skills.The clinical reasoning process was analyzed and modeled by six clinicians from the Faculty of Medicine at Université de Montréal together with a cognitive specialist. The result of this research was a model that was first published in the journal Medical Education in April 2012(1). The research itself forms the cornerstone of the course.(1) Source : Charlin, B., Lubarsky, S., Millette, B., Crevier, F., Audétat, M.-C., Charbonneau, A., Caire Fon, N., Hoff, L. and Bourdy, C. (2012), Clinical reasoning processes: unravelling complexity through graphical representation. Medical Education, 46: 454–463. doi: 10.1111/j.1365-2923.2012.04242.x

Bias and Discrimination in AI

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Engage in this course pertaining to a highly impactful yet, too rarely discussed, AI-related topic. You will learn from international experts in the field, also speakers at IVADO’s International School on Bias and Discrimination in AI, which took place in Montreal, and explore the social and technical aspects of bias, discrimination and fairness in machine learning and algorithm design.The main focus of this course is: gender, race and socioeconomic-based bias as well as bias in data-driven predictive models leading to decisions. The course is primarily intended for professionals and academics with basic knowledge in mathematics and programming, but the rich content will be of great use to whomever uses, or is interested in, AI in any other way. These sociotechnical topics have proven to be great eye-openers for technical professionals!The total duration of the video content available in this course is 7:30 hours, cut into relevant segments that you may watch at your own pace. There are also comprehensive quizzes at the end of each segment to measure your understanding of the content.IVADO is a scientific and economic data science hub bridging industrial, academic and governmental partners with expertise in digital intelligence. One of its missions is to contribute to the advancement of digital knowledge and train new generations of bias-aware data scientists.Welcome to this enlightening journey in the world of ethical AI!

Réfugiés et demandeurs d'asile: réalités et pistes

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Mot de la conceptrice principaleDurant les dernières années, de nombreux conflits armés et diverses crises humanitaires ont secoué notre planète et provoqué le déplacement forcé de nombreuses populations dans différentes régions du monde. Ces mouvements migratoires ont mis de nombreux pays face aux défis de l’accueil des réfugiés et des demandeurs d’asile. Les sociétés d’accueil se trouvent devant la nécessité de répondre aux divers besoins de ces populations afin de mieux les intégrer. Par conséquent, la connaissance et la prise en compte des réalités psychosociales et éducatives des jeunes réfugiés et demandeurs d’asile et de leur famille, ainsi que leur vécu pré, péri et post-migratoire constituent une assise pour toute action fructueuse auprès d’eux.L’accueil et l’intégration des jeunes réfugiés et demandeurs d’asile dépendent du travail collaboratif de nombreux intervenants et professionnels qui doivent et veulent être formés et outillés à cet effet. Lors de l’arrivée des réfugiés syriens au Québec et au Canada (2015-2016), j’ai été très fréquemment sollicitée par les milieux éducatifs, les milieux de la santé et des services sociaux à proposer des formations ciblées à leurs intervenants. Après de multiples formations données au Québec ou ailleurs, j’ai voulu offrir et partager le fruit de nombreuses années de recherche et d’expérience clinique auprès de ces populations parfois endeuillées, traumatisées et vulnérabilisées par les expériences pré, péri et post-migratoires, mais aussi enrichies par des stratégies adaptatives. Ce CLOM (MOOC), ce cours en ligne organisé et massif, accessible, gratuit et adressé au monde francophone vient s’ajouter à toutes les initiatives visant un meilleur accueil et une meilleure intégration des jeunes réfugiés et demandeurs d’asile.J’espère que ce cours vous donnera les outils nécessaires pour intervenir de façon éclairée avec cette population particulière.Au plaisir de partager ces contenus avec vous,Garine Papazian-Zohrabian | Professeure agrégée Département de psychopédagogie et d'andragogieFaculté des sciences de l’éducation, Université de MontréalMembre de l’Ordre des Psychologues du Québec

Fondements du rétablissement

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Le rétablissement en santé mentale, c’est beaucoup plus que l’absence de maladie ou de troubles psychiques. Il s'agit en fait bien davantage d’un processus de changement continu par lequel les personnes avec l’expérience vécue d’un problème de santé mentale améliorent globalement leur santé et leur bien-être, mènent une vie autonome, et s'évertuent à réaliser leur plein potentiel. Individuellement le rétablissement est pour chacun quelque chose de très personnel, mais peut-être que l’on peut collectivement réunir les conditions nécessaires pour faciliter et encourager le rétablissement en tant que trajectoire d’émancipation?Le savoir expérientiel des usagers et usagères de services de santé mentale comme source première de connaissance du rétablissement est à la base de ce cours qui accorde une place privilégiée aux pairs aidants comme partenaires de co-apprentissage. Le pair aidant est une personne vivant ou ayant vécu un problème significatif de santé mentale et dont les attitudes, les aptitudes personnelles et la formation en font un modèle de rétablissement positif autant pour les soignés que pour les soignants. Il représente une source d’espoir et de reprise du pouvoir d’agir tout en procurant du soutien psychosocial aux personnes qu’il accompagne. Le pair aidant favorise ainsi la reconnaissance, par les pairs aidés et les professionnels avec qui il est en contact, de la valeur du vécu et du savoir expérientiel.

Deep Learning Essentials

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Gain a good understanding of what Deep Learning is, what types of problems it resolves, and what are the fundamental concepts and methods it entails. The course developed by IVADO, Mila and Université de Montréal offers diversified learning tools for you to fully grasp the extent of this ground-breaking cross-cutting technology, a critical need in the field.IVADO, a scientific and economic data science hub bridging industrial, academic and government partners with expertise in digital intelligence designed the course, and the world-renowned Mila, rallying researchers specialized in Deep Learning, created the content. Mila’s founder and IVADO’s scientific director, Yoshua Bengio, also a professor at Université de Montréal, is a world-leading expert in artificial intelligence and a pioneer in deep learning as well as the scientific director of this course. He is also a joint recipient of the 2018 A.M. Turing Award, “the Nobel Prize of Computing”, for conceptual and engineering breakthroughs that have made deep neural networks a critical component of computing.Deep Learning is an extension of Machine Learning where machines can learn by experience without human intervention. It is largely influenced by the human brain in the fact that algorithms, or artificial neural networks, are able to learn from massive amounts of data and acquire skills that a human brain would. Thus, Deep learning is now able to tackle a large variety of tasks that were considered out of reach a few years ago in computer vision, signal processing, natural language processing, robotics, and sequential decision-making. Because of these recent advances, various industries are now deploying deep learning models that impact various economic sectors such as transport, health, finance, energy, as well as our daily life in general.If you are a professional, a scientist or an academic with basic knowledge in mathematics and programming, this MOOC is designed for you! Atop the rich Deep Learning content, discover issues of bias and discrimination in machine learning and benefit from this sociotechnical topic that has proven to be a great eye-opener for many.