Du machine learning au deep learning par Institut polytechnique de Grenoble (Grenoble INP)

Lieu(x)
En centre (38)
Durée
Total : 14 heures
En centre : 14 heures
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Description générale
1- Apprentissage automatique/statistique (machine learning)
o Astuce du noyau : dualité espace des échantillons/espace des caractéristiques
o Dualité des échantillons par rapport aux caractéristiques (kNN vs SVM)
o Réseaux de neurones : la propagation de l'information, la rétro
- propagation de l'erreur2- Apprentissage au Deep Learning
o Les différents types de réseaux : CNN, RNN, LSTM, ResNet... Les avantages et inconvénients,
les cas typiques d'utilisation...
o Implémentation d'un réseau avec des API haut niveau (Tensorflow, MXNet, Keras, ...) : limites d'utilisation
o Chiffrer la complexité de calcul / mémoire
Objectifs
- Comprendre les enjeux du machine learning et de l'intelligence artificielle
- Connaître les différentes approches d'un problème en machine
learning : supervisé/non
- supervisé/semisupervisé,
régression/classification etc.
- Comprendre les avantages et inconvénients des réseaux de neurones profonds ou larges
- Savoir chiffrer l'empreinte mémoire et la complexité de calcul d'un réseau en phase d'apprentissage ou d'évaluation
Centre(s)
  • Grenoble (38)
Secteur(s)
Métier(s)
Compétence(s)
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