v2.7.0 (3929)

Enseignement ATHENS - TP40 : Practice in deep learning (Télécom Paris - Palaiseau)

Domaine > Informatique.

Descriptif

Learn the basics of supervised machine learning (regression and classification with multilayer sigmoid networks)
Experiment with deep convolutional networks with image classification and generation.

effectifs minimal / maximal:

1/30

Diplôme(s) concerné(s)

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade réduit

Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 3 ECTS

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
  • Crédit d'UE électives acquis : 3

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Programme détaillé

Day 1: Welcome and introduction to neural networks in Python/Keras
Day 2: Convolutional neural networks
Day 3: Deep architectures, generative models
Day 4: Recurrent neural networks
Day 5: Structured and unstructured pruning for deep neural networks, Ecam xam in the afternoon + question time

Veuillez patienter