Descriptif
La mise en œuvre des méthodes d’apprentissage profond s’appuie sur des bibliothèques logicielles puissantes pour définir l’architecture des réseaux de neuronaux et simplifier l’utilisation des algorithmes nécessaires à la phase d’entraînement de ces réseaux. L’utilisation des architectures modernes pour accélérer les calculs réaliser lors de la phase d’apprentissage est indispensable pour atteindre les performances nécessaires à l’utilisation de bases de données d’apprentissage de grande taille. Les bibliothèques actuelles d’apprentissage profond masque, pour la simplification d’utilisation, les détails de mise en œuvre des algorithmes sur ces architectures. Cet enseignement propose un tour d’horizon des principaux algorithmes et leurs implémentations dans les bibliothèques d’apprentissage actuelles.
Diplôme(s) concerné(s)
- M2 PDS - Parallel and Distributed Systems
- M1 PDS - Parallel and Distributed Systems
- Programme de mobilité des établissements français partenaires
- Echange international non diplomant
- Master M2 - Data & Artificial Intelligence
- Diplôme d'ingénieur
- Master M1 - Data and Artificial Intelligence
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Master M1 - Data and Artificial Intelligence
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M1 PDS - Parallel and Distributed Systems
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
- Crédit d'Option 3A acquis : 2
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Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
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Pour les étudiants du diplôme Master M2 - Data & Artificial Intelligence
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
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Pour les étudiants du diplôme Programme de mobilité des établissements français partenaires
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
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