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SUMMARY:IA : Auto-encodeurs
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.05\nGino Frazzoli – Institut de Science des Données de Montpellier \nApprofondissez vos connaissances en Deep Learning à travers le prisme des auto-encodeurs\, une technique encore aujourd’hui mise en œuvre dans l’industrie pour la compression de données et la détection d’anomalies. \nUne première partie présentera les notions-clés et la terminologie\, suivie de l’apprentissage de représentations\, puis des différents cas d’usage. Tout au long de la formation\, nous alternerons entre théorie et mise en pratique. \nObjectifs :\n• Comprendre le fonctionnement des auto-encodeurs\n• Définir l’espace latent et son intérêt\n• Savoir ce qu’est l’apprentissage de représentations \nPrérequis :\n• Ordinateur personnel\n• La connaissance des concepts basiques du deep learning (descente de gradient\, multi-layer perceptron\, fonction de coût/perte\, …) est nécessaire\n• Connaissance basique de Python (et sa syntaxe) pour suivre le cas pratique\n• Compte Google pour un accès à Google Colab\, sauf si vous souhaitez installer le cas pratique en local \nInscription gratuite mais obligatoire \nInscription
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