Fidle-à-distance/Présentation.md

 # Session Fidle à distance
 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
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+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.
 
-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>
+Nous avons choisi une formule aussi souple que possible, sans inscripion, sans frais, totalement libre et ouverte !
 
+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
 
 # Modalités :