Deep learning 2
ECTS : 4
Enseignant responsable : Alexandre VERINE (https://dauphine.psl.eu/recherche/cvtheque/verine-alexandre)
Langue du cours : Français
Volume horaire : 39
Description du contenu de l'enseignement :
- Les architectures des réseaux de neurones.
- Les applications du Deep Learning.
- Méthodes d'optimisation pour le Deep Learning.
- Projet et TP d'applications.
Compétences à acquérir :
- Comprendre et adapter différentes architectures de Réseaux de Neurones.
- Entrainer des réseaux de neurones sur diverses tâches et modalités.
- Prise en main d'outil d'environnement virtuel python et de Pytorch.
- Construire un projet Python pour du Deep Learning de A à Z et prise en main d'outil de versionning (Git).
Pré-requis obligatoires
Pré-requis recommandés
- Utilisation de Linux/OSX
- Optimisation Convexe
Mode de contrôle des connaissances :
- TP noté individuel.
- Projet avec présentation orale et rapport écrit.