Par Jonathan Woods

21 juillet 2022

La cohorte inaugurale de Mères et apprentissage automatique (M&ML) - un programme de développement professionnel conçu pour les mères en congé de maternité et les aidants familiaux - a réuni un groupe incroyable d'étudiants issus de tous les horizons professionnels et éducatifs. Malgré leurs différentes réalisations, elles ont toutes deux choses en commun : une forte volonté d'apprendre l'IA et une expérience directe des défis liés à l'acquisition de compétences professionnelles tout en assumant des responsabilités liées à la garde d'enfants.

Pendant six semaines, les étudiants ont assisté à des conférences données par des instructeurs et des conférenciers invités, se sont familiarisés avec les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et ont appliqué leurs connaissances à des problèmes du monde réel de leur choix. Aucune expérience préalable en matière d'apprentissage automatique n'était requise.

Plus important encore, le programme a été conçu en tenant compte des besoins spécifiques des mères et des soignants. Il s'agissait de fournir :

• Soutien personnalisé de la part des assistants techniques : En plus d'un instructeur principal, quatre quatre aides-enseignants (AE) étaient disponibles pour pour répondre aux questions, revoir les devoirs et les solutions. Dans un programme de 45 étudiants, ce ratio instructeur-étudiant élevé a permis un soutien hautement personnalisé. La responsable du cours, Melissa Valdez, a salué le dévouement et la qualité des assistants techniques, dont trois étaient des doctorants et l'autre un chef de projet axé sur l'innovation. "Nous avons eu la chance d'avoir quatre assistants extraordinaires : Flora Wan, Matthew Duschenes, Mohamed Hibat Allah et Schuyler Moss.

"Les assistants techniques étaient extrêmement compétents et patients. En réalité, les personnes impliquées ont contribué au succès du programme. Je ne me suis jamais sentie aussi soutenue dans un cours." Ingrid Giesinger, doctorante, industrie de la santé

• Flexibilité de l'emploi du temps : Bien que les cours en ligne aient été dispensés en direct pour favoriser l'interaction, des enregistrements ont toujours été rapidement mis à la disposition des personnes ayant des contraintes de temps. Consciente de la flexibilité dont les mères et les soignants ont besoin, l'équipe a également ouvert deux heures de bureau pour des entretiens individuels. "Il s'agissait avant tout de rencontrer les étudiants là où ils se trouvent", a déclaré Mme Valdez.
• Éligibilité à un financement de 500 $ pour la garde d'enfants : Les étudiants qui ont suivi le programme ont pu bénéficier d'un financement de 500 dollars pour la garde de leurs enfants, grâce à la bourse Google TensorFlow Faculty Award. Attribuée aux créateurs du cours, Juan Felipe Carrasquilla Álvarez (également instructeur principal) et Dora Astrid Gaviria Castaño, cette bourse est destinée à soutenir les programmes de formation à l'apprentissage automatique pour les groupes sous-représentés.
• Une communauté proche et solidaire : Les étudiants se sont connectés et mis en réseau par le biais d'un canal Slack et d'une salle d'étude où ils pouvaient s'organiser et travailler ensemble sur leurs devoirs. Un événement régulier, le "café et discussion" du mardi, a vu le jour organiquement, devenant une rencontre hebdomadaire au cours de laquelle les étudiants ont partagé leurs expériences professionnelles et personnelles. Qu'il s'agisse de missions d'intelligence artificielle, de perspectives de carrière, de garde d'enfants ou d'expériences post-partum, tous les sujets importants pour ce groupe ont été ouverts à la discussion et ont donné lieu à du soutien, des histoires et de l'humour.

"J'ai adoré apprendre aux côtés d'autres mamans qui ont compris.'" Grace Yan, Manager au sein du gouvernement

"C'était tellement inspirant de rencontrer d'autres mères". Si-Yau Que, analyste principal de la chaîne d'approvisionnement

M&ML a été créé pour répondre à deux priorités de Vector. La première était de permettre à celles qui subissent souvent injustement une "pénalité de maternité" de participer au domaine en pleine expansion de l'IA. Parmi les défis auxquels les mères peuvent être confrontées, citons l'absence de soutien suffisant pendant le congé de maternité et, après le retour au travail, l'absence de plans de réintégration pour aider à rattraper les changements ou les nouvelles technologies, la réduction des responsabilités et les préjugés qui peuvent conduire à des commentaires désobligeants. En revanche, M&ML a veillé à ce que les besoins de la maternité soient prioritaires. La deuxième priorité était d'enrichir le vivier de talents en IA de l'Ontario dans un contexte de concurrence mondiale féroce pour attirer et retenir les praticiens de l'IA.

Au cours du programme, les étudiants de M&ML ont étudié des questions conceptuelles liées à l'IA, des preuves mathématiques facultatives et des problèmes de codage Python, en mettant l'accent sur les applications de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel. L'apprentissage s'est achevé par un projet de référence, qui impliquait l'application du matériel de cours à un problème choisi par chaque étudiant. Les projets finaux de la cohorte inaugurale comprenaient des travaux sur :

• Vente au détail : utiliser les données d'Instacart sur les achats de produits d'épicerie pour prédire les commandes futures
• Soins de santé : prédire la probabilité d'une crise cardiaque à partir d'un ensemble d'attributs personnels et médicaux
• Marketing : tester différents modèles d'apprentissage automatique pour améliorer les taux de conversion dans les campagnes de marketing direct.

Malgré la rigueur du programme, les instructeurs se sont efforcés d'imprégner l'expérience d'un esprit de croissance et d'empathie. La devise, "Si vous ne savez pas comment quelque chose fonctionne, c'est une opportunité". - un favori de Carrasquilla Álvarez - résume la culture du programme.

"Nous avons créé une atmosphère qui a permis d'éliminer toutes les craintes de poser des questions et de ne pas connaître les notions de base", a déclaré Carrasquilla Álvarez. "Nous avions également un assistant technique extraordinaire qui répondait aux questions pendant les cours, de sorte que tout le monde se sentait soutenu, même si les questions étaient simples.

Cette a permis aux participants - y compris à ceux qui n'ont pas de formation en informatique - d'acquérir de l'assurance en travaillant avec l'apprentissage automatique. Barra K Al-Khazarji, professeur adjoint au département de kinésiologie de McMaster, a déclaré : "C'était...un cours qui a changé ma vie pour moi (et probablement pour beaucoup d'autres mères). C'était la confiance en soi et le comblement d'un manque de connaissances dont j'avais besoin pour dont j'avais besoin pour pouvoir explorer ces concepts par moi-même après le cours".

"Ce cours a m'a donné le feu aux fessesElle a ajouté : "Ce cours a attisé un feu en moi.

Pour beaucoup, le programme a également ouvert la voie à d'autres activités de développement professionnel liées à l'IA. La majorité des étudiants se sont inscrits à un cours ultérieur D'Excel à l'IA qui permet aux personnes maîtrisant Microsoft Excel d'acquérir des compétences en programmation Python. Plusieurs étudiants ont également créé des profils sur Vector's Digital Talent Hubde Vector, une plateforme d'emploi en ligne qui met en relation les demandeurs d'emploi et de stage avec des opportunités spécifiques à l'IA.

En ce qui concerne l'élargissement des horizons professionnels que M&ML inspire, Susmita Saha, une conseillère commerciale qui a participé au programme, a déclaré : "Ce cours m'a beaucoup apporté plus confiance pour poursuivre ma carrière dans dans le domaine de l'IA."

Enfin, la réflexion la plus succincte sur le soutien, l'éducation et le potentiel fournis par M&ML est celle de Donna Vakalis, une boursière postdoctorale du CRSNG spécialisée dans l'ingénierie des bâtiments écologiques, qui a résumé son expérience de la façon suivante boursière postdoctorale du CRSNG spécialisée dans l'ingénierie des bâtiments écologiques, qui a résumé son expérience de la manière suivante :

"Mon moi d'aujourd'hui recommande de tout cœur à mon moi d'hier de suivre ce cours.

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