Titre de la thèse : Modèles d’intelligence artificielle pour la prise de décision séquentielle : l’apprentissage profond appliqué à la production manufac-turière et agricole
Présenté par : Ambre Dupuis
Programme : Génie industriel
Département : Dép. de mathématiques et génie industriel

Jury

Président : Martin Trépanier, Ph. D.
Directeur de recherche : Bruno Agard, Doctorat
Codirectrice de recherche : Camélia Dadouchi, Ph. D.
Membre : Jonathan Gaudreault, Ph. D., Université Laval
Membre externe : Benoit Montreuil, Ph. D., Georgia Institute of Technologie
Représentant du directeur des études supérieures : Jérôme Vétel, Ph. D.

Entrée libre
Bienvenue à tous!