Réseaux de neurones
Master Mathématiques et applicationsParcours Statistique
ComposanteUFR de mathématique et d'informatique
Description
Ce cours introduit les principaux outils d'apprentissage profond. Il comprend une partie introduisant les principales notions théoriques liées à ce domaine: fonctions de perte, propagation forward et backward, descentes de gradient, epoques, sur-apprentisage. Les principales architectures et leur usages sont ensuite introduites et mises en oeuvre à l'aide de bibliothèques Python: MLP, réseaux convolutionnels, GAN, transformers notamment.