Campus Triolet, Bat 36, A36.03
Gino Frazzoli – Institut de Science des Données de Montpellier
Approfondissez 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.
Une 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.
Objectifs :
• Comprendre le fonctionnement des auto-encodeurs
• Définir l’espace latent et son intérêt
• Savoir ce qu’est l’apprentissage de représentations
Prérequis :
• Ordinateur personnel
• La connaissance des concepts basiques du deep learning (descente de gradient, multi-layer perceptron, fonction de coût/perte, …) est nécessaire
• Connaissance basique de Python (et sa syntaxe) pour suivre le cas pratique
• Compte Google pour un accès à Google Colab, sauf si vous souhaitez installer le cas pratique en local
Inscription gratuite mais obligatoire