�cole d'�t� 2008

�COLE D'�T� 2008

sur les progr�s de l'exploitation de donn�es 5-8 mai 2008

Objectif
L'�cole d'�t� sur les progr�s de l'exploitation de donn�es s'adresse principalement aux �tudiants des cycles sup�rieurs et aux chercheurs d�sireux d'accro�tre leurs connaissances en exploitation de donn�es, ses applications et ses d�veloppements r�cents. Elle comprendra huit expos�s magistraux de trois heures pr�sent�s par sept sp�cialistes du domaine.

Lieu

HEC Montr�al (�difice no. 35 sur la carte du campus)
3000, chemin de la C�te-Sainte-Catherine
Montr�al (Qu�bec) H3T 2A7

Programme scientifique

Toutes les pr�sentations auront lieu dans la salle Van Houtte au premier �tage dans la section verte. Salle de courrier �lectronique: Hewitt �quipement Limit�e. Les pauses caf� sont de 10h15 � 10h30 et de 15h15 � 15h30.

Lundi 5 mai 2008
8:15 � 9:00	Inscription (devant la salle Van Houtte)
9:00 � 12:00	Text Mining Gilles Caporossi, GERAD & HEC Montr�al, Montr�al, Canada Some Recent Developments in Tree Based Methods Denis Larocque, GERAD & HEC Montr�al, Montr�al, Canada
12:00 � 14:00	D�ner (Salon Deloitte, 4^e �tage)
14:00 � 17:00	A Survey of Statistical Learning David Banks, Duke University, North Carolina, USA
17:00 � 20:00	Cocktail (Salon Deloitte, 4^e �tage)
Mardi 6 mai 2008
9:00 � 12:00	A Survey of Statistical Learning David Banks, Duke University, North Carolina, USA
12:00 � 14:00	D�ner (Teleglobe, rez-de-jardin)
14:00 � 17:00	Partially Defined Boolean Functions and Logical Analysis of Data Endre Boros, Rutgers University, New Jersey, USA
Mercredi 7 mai 2008
9:00 � 12:00	Clustering Algorithms Pierre Hansen, GERAD & HEC Montr�al, Montr�al, Canada
12:00 � 14:00	D�ner (Salon Deloitte, 4^e �tage)
14:00 � 17:00	Partially Defined Boolean Functions and Logical Analysis of Data Endre Boros, Rutgers University, New Jersey, USA
Jeudi 8 mai 2008
9:00 � 12:00	On the Relevance of Neural Networks for Data Mining: How They Work, Why They Matter, and the Promises of Current Research Pascal Vincent, Universit� de Montr�al, Montr�al, Canada
12:00 � 14:00	D�ner (restaurant)
14:00 � 17:00	Data mining in a cubicle: what happens after graduation day? Michel Girard, A�roplan, Montr�al, Canada

Les sujets abord�s seront :

Les m�thodes d�apprentissage automatique, les algorithmes de classification non-supervis�es, les r�seaux de neurones, l�analyse logique des donn�es (LAD), les arbres, l�analyse automatique de textes et l�utilisation de l�exploitation de donn�es en gestion.

Inscription (dollars canadiens)*

Inscription en ligne sur notre serveur s�curis�.

	Avant le 15 avril	Apr�s le 15 avril
�tudiants	300 $	400 $
Autres	600 $	700 $

Les frais incluent l'inscription pour la semaine, une copie des textes des cours, 8 pauses caf�, 4 repas du midi et un cocktail.

* Le nombre de places est limit� � 50 participants.

H�bergement

Liste d'h�bergement.

Contact

Pour toute information additionnelle, veuillez communiquer avec Madame Carole Dufour au GERAD, t�l�phone (1) 514-340-6053 poste 6043,
fax (1) 514-340-5269, ou par courriel � ecole2008@gerad.ca.