- Enseignants : Geoffroy Peeters, Alasdair Newson (Telecom Paris, IP-Paris)
- Abstract : Le Deep Learning (apprentissage automatique basé sur des réseaux de neurones artificiels profonds) est devenu extrêmement populaire ces dernières années en raison des très bons résultats qu'il permet d'obtenir pour des tâches telles que la régression, la classification ou la génération.
- Objectifs: fournir une compréhension théorique et une utilisation pratique des trois principaux types de réseaux (Multi-Layer- Perceptron, Réseau de neurones récurrents et Réseau de neurones convolutifs). Le contenu de ce cours va du perceptron à la génération d'images adverses.
- Format :
- 6 sessions de 4 heures + examen
- Chaque cours théorique est suivi d'un TP sur le contenu correspondant où les étudiants apprennent à implémenter ces réseaux en utilisant les trois frameworks les plus populaires : pytorch, tensorflow et keras.
- Notation : 30% labs/quizz + 70% examen écrit
Deep learning I
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