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Apprentissage profond

424-1 Apprentissage profond Informatique (formation initiale sous statut étudiant) S9
Cours : 14 h TD : 0 h TP : 6 h Projet : 0 h Total : 20 h
Responsable : Loic SIMON
Pré-requis
Initiation au traitement d'images.
Objectifs de l'enseignement
L'objectif de ce module est de fournir aux auditeurs les bases théoriques et techniques de l’apprentissage profond.
Programme détaillé
Les points suivants seront abordés :

Perceptrons multi-couche et théorème de l’approximateur universel
Descente de gradient stochastique
Auto-differentiation
Réseaux convolutifs
Application à la classification
Applications autres (e.g. detection)
Visualisation de réseaux
Généralisation
Applications (TD ou TP)
Detection d’objet avec l’architecture YOLO
Compétences acquises
Bases théoriques et implémentation de réseau profonds.
Bibliographie
Goodfellow, Ian, et al. Deep learning. Vol. 1. No. 2. Cambridge: MIT press, 2016.

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