ECTS : 2
Volume horaire : 18
Description du contenu de l'enseignement :
1/ Deep learning : applications majeures, références, culture
2/ Types d’approches: supervisé, renforcement, non-supervisé
3/ Réseaux neuronaux: présentation des objets: neurones, opérations, fonction loss, optimisation, architecture
4/ Focus sur les algorithmes d’optimisation stochastique et preuve de convergence de SGD
5/ Réseaux convolutifs (CNN) : filtres, couches, architectures
6/ Technique: back-propagation, régularisation, hyperparamètres
7/ Réseaux pour des séquences : RNN, LSTM, Attention, Transformer
8/ réseaux génératifs (GAN, VAE)
9/ Environnements de programmation pour réseaux neuronaux: Tensorflow, Keras, PyTorch et travail sur les exemples vus en cours
10/ Si le temps permet: Stable diffusion, LLM
Compétence à acquérir :
introduction au deep learning
Bibliographie, lectures recommandées :
https://turinici.com