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2.12.22 (830)

Enseignement scientifique & technique - CSC_52087_EP : Apprentissage profond avancé

Descriptif

Deep Learning a révolutionné le domaine de l'intelligence artificielle et est devenu un outil essentiel dans de nombreuses applications, telles que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, l'apprentissage de la représentation graphique et la reconnaissance vocale. Le domaine de Deep Learning est toujours en constante évolution avec de nouvelles techniques et architectures développées à un rythme effréné. Dans ce contexte, il est essentiel pour les aspirants praticiens de l'apprentissage profond de se tenir au courant des dernières avancées dans le domaine. La classe sera évaluée avec une combinaison de devoirs, de quizzes et de projets d'équipe. Plus de détails plus tard. La langue principale du cours est l'anglais.

Objectifs pédagogiques

L'objectif principal de ce cours est d'initier les étudiants aux principes avancés de Deep Learning, y compris les fondements mathématiques, la conception d'architecture et les applications pratiques. Ce cours est particulièrement pertinent compte tenu de l'état actuel du marché du travail, où les compétences d'apprentissage en profondeur sont très demandées dans de nombreux secteurs, notamment la technologie, la finance, la santé et le divertissement.

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade réduit

Pour les étudiants du diplôme M1 DAIIG - Maj. DATAAI - Data and Artificial Intelligence

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
    L'UE est acquise si Note finale >= 10
    • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

    Pour les étudiants du diplôme M2 DAIIG - Maj. DATAAI - Data and Artificial Intelligence

    Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
      L'UE est acquise si Note finale >= 10
      • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

      Pour les étudiants du diplôme M2 DAIIG - Maj. IGD - Interaction, Graphics and Design

      Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
        L'UE est acquise si Note finale >= 10
        • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

        Pour les étudiants du diplôme M1 DAIIG - Maj. IGD - Interaction, Graphics and Design

        Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
          L'UE est acquise si Note finale >= 10
          • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

          Programme détaillé

          1. Symmetry in Deep Learning Representations (JL) 2. Robustness in Deep Learning (JL) & Self-Supervised Learning (VK) 3. Self-Supervised Learning (VK) 4. Neural Fields (XW) 5. Differentiability in Deep Learning & Analysis-by-Synthesis (XW) 6. Amortized Inference (XW) 7. Efficient Deep Learning through Distillation (YZ) 8. Rethinking the Role of Sampling in Modern Deep Learning (YZ) 9. Deep Learning and Physics (YZ)

          Mots clés

          Deep Learning, Transformateurs, Vision par ordinateur, Symmetry in Deep Learning
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