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-       "|Fonction de perte - Descente de gradient - Optimisation - Hyperparamètres<br>Préparation des données - Apprentissage - Validation - Sous et sur apprentissage<br>Fonctions d’activation - softmax<br>Travaux pratiques : Régression et Classification avec des DNN|\n",
-       "|Durée : 3h - Paramètres de diffusion précisés 2 jours avant|\n",
+       "|**Jeudi 11 févier, 14h. Episode 2 :**<br> **Principes et concepts des réseaux convolutifs (CNN), Problématiques liées aux données**|\n",
+       "|--|\n",
+       "|Convolutions - Dropout - Pooling - Monitoring et Tensorboard - Augmentation de données <br>Passage à l'échelle (du notebook au batch) - Points de reprise (checkpoint), ...<br>Travaux pratiques : Classification de chiffres manuscrits et de panneaux routiers|\n",
+       "|Durée : 2h - Les paramètres de diffusion seront précisés la veille|\n",
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        "A propos de **[Fidle à distance](https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/talks/fidle/-/wikis/Fidle%20%C3%A0%20distance/En%20bref)**\\\n",
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+++ b/README.md
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 Faute de pouvoir organiser des sessions en présentiel,\
 nous vous proposons une **session à distance** :-)
 
+**- Voir ou revoir en ligne -**
+
+https://www.youtube.com/channel/UC4Sukzudhbwr6fs10cXrJsQ
+
 **- Prochain rendez-vous -**
 
-|[<img width="100px" src="fidle/img/00-Fidle-a-distance-01.svg"></img>](https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/talks/fidle/-/wikis/Fidle%20%C3%A0%20distance/En%20bref)<br>**Jeudi 4 févier, 14h :**<br>Episode 1 : **Introduction du cycle, Historique et concepts fondamentaux**|
-|:---|
-|Fonction de perte - Descente de gradient - Optimisation - Hyperparamètres<br>Préparation des données - Apprentissage - Validation - Sous et sur apprentissage<br>Fonctions d’activation - softmax<br>Travaux pratiques : Régression et Classification avec des DNN|
-|Durée : 3h - Paramètres de diffusion précisés 2 jours avant|
+|**Jeudi 11 févier, 14h. Episode 2 :**<br> **Principes et concepts des réseaux convolutifs (CNN), Problématiques liées aux données**|
+|--|
+|Convolutions - Dropout - Pooling - Monitoring et Tensorboard - Augmentation de données <br>Passage à l'échelle (du notebook au batch) - Points de reprise (checkpoint), ...<br>Travaux pratiques : Classification de chiffres manuscrits et de panneaux routiers|
+|Durée : 2h - Les paramètres de diffusion seront précisés la veille|
 
 A propos de **[Fidle à distance](https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/talks/fidle/-/wikis/Fidle%20%C3%A0%20distance/En%20bref)**\
 Voir le [programme](https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/talks/fidle/-/wikis/Fidle%20%C3%A0%20distance/Pr%C3%A9sentation#programme-)
@@ -41,7 +45,7 @@ Don't forget to look at the [Wiki](https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/
 
 
 Current Version : <!-- VERSION_BEGIN -->
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diff --git a/fidle/config.py b/fidle/config.py
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--- a/fidle/config.py
+++ b/fidle/config.py
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 # ---- Version -----------------------------------------------------
 #
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 # ---- Default notebook name ---------------------------------------
 #