v2.9.0 (4607)

Enseignement scientifique & technique - IA306 : Deep learning I

Descriptif

Teachers: Geoffroy Peeters, Alasdair Newson (Telecom Paris, IP-Paris)

Abstract: Deep Learning (machine learning based on deep artificial neural networks) has become extremely popular over the last years due to the very good results it allows for tasks such as regression, classification or generation.

The objective of this course is to provide a theoretical understanding
and a practical usage of the three main types of networks (Multi-Layer-
Perceptron, Recurrent-Neural-Network and Convolutional Neural Network).

The content of this course ranges from the perceptron to the generation of adversarial images.

Each theoretical lecture is followed by a practical lab on the corresponding content where student learn to implement these networks using the currently three popular frameworks: pytorch, tensorflow and keras.

Format : 6 sessions of 4 hours + Exam

Grading : 30% labs/project + 70% written exam

24 heures en présentiel (16 blocs ou créneaux)
réparties en:
  • Contrôle de connaissance : 2.5
  • Travaux pratiques : 10
  • Leçon : 11

38.5 heures de travail personnel estimé pour l’étudiant.

Diplôme(s) concerné(s)

Parcours de rattachement

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Data Science

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Programme de mobilité des établissements français partenaires

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Data & Artificial Intelligence

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 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 : 2.5 ECTS
  • Crédit d'Option 3A acquis : 2.5

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

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