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GitLab

Last edited by Jean-Luc Parouty
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Présentation

Sommaire :

Fidle en bref :

15 séquences pour découvrir le Deep Learning
Début de la formation : Jeudi 25 novembre 2021, 14h00

Voir le programme
Pour rester informé : Abonnez-vous à la liste !
Voir ou revoir les séquences sur YouTube

Découvrir le Deep Learning :-)

L'objectif de cette formation est de proposer une introduction au Deep Learning, allant des concepts fondamentaux aux architectures avancées (VAE, Transformers, GAN, ...) et à destination d'un large public scientifique.

Cette formation est organisée en distanciel, sous forme de 15 séquences courtes, mêlant cours magistraux et travaux pratiques.

L'accès à Fidle est totalement libre, aucune inscription n'est requise et l'ensemble des ressources pédagogiques (supports, vidéos, notebooks, etc.) est librement accessible. Licence :

Pour toute question, n'hésitez pas à contacter l'équipe Fidle à l'adresse suivante :

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre les bases de l'apprentissage profond avec des réseaux de neurones,
  • Développer une première expérience à travers des exemples simples et représentatifs,
  • Appréhender les technologies Tensorflow/Keras et/avec Jupyter lab.
  • Appréhender l’utilisation de Jean-Zay, l’utilisation des GPU et favoriser les échanges

Voir le programme

Modalités

La formation est décomposée en 15 séquences, proposées les jeudis à 14h00.

Chaque séquence comporte une partie théorique et des travaux pratiques, composés de notebooks Jupyter lab, que vous pourrez mettre en œuvre et modifier à loisir localement chez vous.

Pour cela, nous vous invitons à récupérer et installer l'environnement Fidle localement.
Une procédure détaillée est disponible dans le Wiki.

Les supports sont en anglais, les présentations en français.

Des attestations de présence pourront être délivrées, notamment aux doctorants pour leurs écoles doctorales, à l'issue de chaque séquence[1].

A l’issue de chaque séquence, les vidéos seront disponibles en ligne, sur la chaine Youtube de FIDLE.
Il est ainsi possible de rattraper une séquence que vous n'avez pu suivre.

La première séquence est prévue : jeudi 25 novembre 2021, à 14h00
La diffusion sera effectuée via Zoom.
Les paramètres de diffusion seront communiqués 48h avant, via la liste de contact.
Pour rester informé, abonnez vous à la liste !

Prérequis

  • Une maîtrise raisonnable de Python de Numpy est souhaitable.
    Pandas, Matplotlib et Jupyter lab sont des plus :-)
  • Avoir installé son environnement Fidle vous permettra d'effectuer les travaux pratiques

Liens utiles

En cas de question, vous pouvez nous contacter via l'adresse :

A propos de Fidle

Cette action est portée par l'institut 3IA MIAI, le CNRS, via la Mission pour les Initiative Transverses et Interdisciplinaires (MITI) et les réseaux DevLOG et Resinfo/SARI, avec le soutien et la participation de l’IDRIS, de la formation permanente CNRS, de l'instituts 3IA, ANITI, ainsi que par l'Université Grenoble-Alpes (UGA), le méso centre GRICAD et le laboratoire SIMaP.

[1] Les attestations ne pourront être délivrées que pour les doctorants ayant suivi la séquence en direct.