ECUE IA : Méthodes d'apprentissage

Code de l'ECUE : SLEI501

Ce cours appartient à UE IA: Apprentissage automatique (6 ECTS) qui contient 2 ECUE

Structure

PORTAIL SCIENCES ET TECHNOLOGIES

Domaine disciplinaire

Informatique , Mathématiques appliquées et applications des mathématiques

Lieu d'enseignement

Campus SophiaTech Les Lucioles

Niveau du cours

Licence 3

Semestre

Semestre impair

Langue

Anglais , Français

PRESENTATION

Ce cours introduit les concepts fondamentaux du Deep Learning, notamment la rétropropagation, les réseaux de neurones convolutifs (ConvNets), les ResNets, les réseaux de neurones récurrents (RNNs) et les Transformers. Les étudiants apprendront à implémenter des exemples d'applications pratiques, leur permettant de comprendre comment ces techniques sont utilisées dans divers domaines.

Responsable(s) du cours

Pierre Pereira

Présentiel

12h de cours magistral
22h de travaux dirigés

PREREQUIS

Pas de prérequis

OBJECTIFS

A la fin de ce cours, je devrais être capable de...

Les principales couches d'un NN: Linear, Conv, RNN, MHA.
Les grandes applications: traduction automatique, image generation, image classification...
Méthodes pour stabiliser l'entraîner d'un NN: optimizer, residual layers, normalization layers...
Le principe de la backpropagation pour entraîner un NN.
Les grandes applications: traduction automatique, image generation, image classification...
Comprendre comment fonctionne le Deep Learning dans son ensemble.

CONTENU

1 - Introduction

Aucune description
2 - Backpropagation

Aucune description
3 - Convolutional Neural Network

Aucune description
4 - Training Stability

Aucune description
5 - RNNs & Transformers

Aucune description

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Important

Ce syllabus n’a aucune valeur contractuelle. Son contenu est susceptible d’évoluer en cours d’année : soyez attentifs aux dernières modifications.