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Master Sciences Cognitives - Master TAL

Intitulé de l'EC

Réseaux de neurones

N° d'UE

901

N° d'EC

1

N° d'heures

9h CM
9h TD

Descriptif du cours

Ce cours présente un panorama des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond, allant des perceptrons multicouches aux réseaux convolutionnels (CNN), et discute les liens avec la vision humaine. Nous passons en revue les principes fondamentaux des algorithmes relatifs aux réseaux de neurones et introduisons des propriétés qui aident à choisir les architectures de réseau appropriées en fonction de la tâche à résoudre.

Prérequis

  • Maîtriser le langage Python
  • Notions de base de probabilités, calcul matriciel, calcul de dérivées

Compétences visées

  • Maîtrise de la théorie des réseaux de neurones et de l’apprentissage profond
  • Application aux images et à d’autres données
  • Quantifier les besoins en termes de données d’apprentissage, d’annotations, etc.
  • Programmation Python pour les réseaux de neurones (PyTorch)

INTERVENANTS

Emmanuel VINCENT

Loria

Informations complémentaires

Références bibliographiques

URL du cours sur Arche

Lien avec d’autres cours

Modalités d'évaluation

Nombre d’épreuves

  • 1

Nature des épreuves

  • Examen écrit

Travail en groupe

  • Non

Mutualisation avec d’autres cours

  • Non

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