Descriptif
Learn the basics of supervised machine learning (regression and classification with multilayer sigmoid networks)
Experiment with deep convolutional networks with image classification and common applications.
effectifs minimal / maximal:
1/30Diplôme(s) concerné(s)
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme Programme d'Echange Européen ATHENS
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, applications
Day 4: Recurrent neural networks
Day 5: Structured and unstructured pruning for deep neural networks, Exam in the afternoon + question time