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.
- Enseignant éditeur: Rynkiewicz Joseph
Nom normé: B5PQ1619 - Réseaux de neurones, deep learning - Cours magistral
Nom abrégé normé: B5PQ1619 - Cours magistral
Chemin ROF: /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
Chemin ROFid: /02/UP1-PROG-02-MPB50Q-119/UP1-PROG-ELP-B5PQS419/UP1-C-ELP-B5PQ5219/UP1-C-ELP-B5EPQ419/UP1-C-ELP-B5PQ1619
Code Apogée: B5PQ1619
RofId: UP1-C-ELP-B5PQ1619
Nom ROF: Réseaux de neurones, deep learning
Composante: École d'économie de la Sorbonne
Semestre: 4
Niveau: M2
Niveau LMDA: Masters
Niveau année: 5
Composition: Cours magistral
Diplôme: M2P Traitement de l'info. et data-science en entrepr._ FI-FA
Domaine ROF: [Sciences économiques] Sciences économiques
Type ROF: [M2]
Nature ROF: [5] BAC+5
Cycle ROF: [2]
Rythme ROF: [Initiale,Apprentis.] initiale,apprentis.
Langue: []
Mention: Econométrie, statistiques
Spécialité: Master 2 Traitement de l'information et data-science en entreprise (TIDE) (formation initiale et apprentissage)
Attente de validation: Oui
Demandeur Id: 49179
Date demande: mardi 18 janvier 2022, 11:21
Approbateur proposé Id: 49179
Approbateur effectif Id: 49179
Date validation: mardi 18 janvier 2022, 11:21
Date fermeture: dimanche 31 juillet 2022, 00:00
Générateur: Manuel via assistant (cas n°2 ROF)
Modèle: [20606]UP1-C-ELP-B5PQ1619-02