Faute de pouvoir organiser des sessions en présentiel, nous vous proposons une **session Fidle à distance** :-)
Les objectifs de cette session à distances sont les mêmes que pour les sessions en présentiel :
- appréhender les bases de **l'apprentissage profond**
- développer une première expérience avec Tensorflow/Keras et Jupyter lab
Les objectifs de cette session à distances sont les mêmes que pour les sessions en présentiel, même si l'accès aux moyens de calcul mutualisés ne sera malheureusement pas possible.
Nous avons choisi une formule aussi souple que possible, sans inscripion, sans frais, totalement libre et ouverte !
La formule proposée est aussi souple que possible :
- découpage en **séquences courtes**,
-**Accès 100% libre** : pas d’inscription et gratuité totale !
- Mise à disposition des contenus, supports, notebooks, vidéo, ...<br>
Chaque participant est invité à installer localement un environnement de calcul permettant d'éxécuter l'ensemble des notebooks proposés en exemple.
Cette action est organisée dans le cadre des **réseaux métiers du CNRS** : Resinfo/SARI et DevLOG, avec le soutien et la participation de **l’IDRIS, GRICAD** et de la **formation permanente CNRS**.
# Objectifs pédagogique :
- 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
- 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
