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-B5PQ1619-01
EnseignantsRynkiewicz Joseph
Groupes utilisateurs inscrits Consultation des ressources, participation aux activités :
  • [2019] MPB50Q - Master 2 Traitement de l'information et data-science en entreprise (TIDE) (formation initiale et apprentissage) (diploma-MPB50Q-2019)
Consultation des ressources uniquement : No enrolled cohort.

Rattachements à l'offre de formation

Élément pédagogique UP1-C-ELP-B5PQ1619 - Réseaux de neurones, deep learning
Chemin complet > Année 2019-2020 > Paris 1 > UFR 02 : 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