B5PQ1619 - Réseaux de neurones, deep learning - Cours magistral
Le deep learning est une technique de machine learning qui a commencé à s'imposer dans la reconnaissance d'images.
C'est l'état de l'art en :
-Reconnaissance/segmentation/generation d'images.
-Traitement automatisé du langage naturel (classification de phrase, résumé, chatbot etc..)
On étudiera les trois grandes familles de réseaux utilisé actuellement :
-Les réseaux convolutifs.
-Les réseaux récurrents.
-Les transformers.
Les applications pratiques de ce cours se feront en Pytorch.
Informations sur l'espace de cours
| Nom | Réseaux de neurones, deep learning |
| Nom abrégé | UP1-C-ELP-B5PQ1619-03 |
| Enseignants | Rynkiewicz Joseph |
| Groupes utilisateurs inscrits | Consultation des ressources, participation aux activités :
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Rattachements à l'offre de formation
| Élément pédagogique | UP1-C-ELP-B5PQ1619 - Réseaux de neurones, deep learning |
| Chemin complet | > Année 2024-2025 > Paris 1 > École d'économie de la Sorbonne > M2P Traitement de l'info. et data-science en entrepr._ FI-FA > Semestre 4 > Bloc hors stage > UE2 Apprentissage statistique, science des données > Réseaux de neurones, deep learning |