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 VAE

-Les transformers.

Les applications pratiques de ce cours se feront en Pytorch et Tensorflow

Nom	Réseaux de neurones, deep learning
Nom abrégé	UP1-C-ELP-B5PQ1619-07
Enseignants	Rynkiewicz Joseph
Groupes utilisateurs inscrits	Consultation des ressources, participation aux activités : [2025] MPB50Q - Master 2ème année Traitement de l'information et data-science en entreprise (TIDE) (FI-FA) (diploma-MPB50Q-2025) Consultation des ressources uniquement : aucune cohorte inscrite.

Élément pédagogique	UP1-C-ELP-B5PQ1619 - Réseaux de neurones, deep learning
Chemin complet	> Année 2025-2026 > Paris 1 > École d'économie de la Sorbonne > M2P Traitement de l'info. et data-science en entrepr.(FI-FA) > Semestre 4 > UE2 Apprentissage statistique, science des données > Réseaux de neurones, deep learning