Deep learning 2

Ects : 4

Enseignant responsable :

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.

Pré-requis recommandés :

  • Utilisation de Linux/OSX
  • Optimisation Convexe

Pré-requis obligatoires :

  • Python
  • Algèbre Linéaire

Compétence 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).

Mode de contrôle des connaissances :

  • TP noté individuel.
  • Projet avec présentation orale et rapport écrit.