Début de la formation : **Jeudi 17 novembre 2022, 14h00**
Fidle est une formation **libre**, **gratuite** et proposée en **distanciel**, \
**ouverte à tous** et **sans inscription**, sous forme de **20 séquences hebdomadaires** de 2h à 3h, diffusées sur YouTube
Voir le **[programme](Fidle à distance/Programme)**
Pour rester informé : **[Abonnez-vous à la liste !](https://fidle.cnrs.fr/listeinfo)**\
Voir ou revoir les séquences sur **[YouTube](https://fidle.cnrs.fr/youtube)**
Début de la formation : **Jeudi 16 novembre 2023, à 14h00**
Voir le [**programme**](Fidle%20%C3%A0%20distance/Programme)\
Pour rester informé : [**Abonnez-vous à la liste !**](https://fidle.cnrs.fr/listeinfo)\
Voir ou revoir les séquences sur [**YouTube**](https://fidle.cnrs.fr/youtube)
# Découvrir le Deep Learning :-)
L'objectif est de proposer une **introduction au Deep Learning et à l'IA**,\
accessible à un large public scientifique, abordant à la fois les concepts fondamentaux, \
l'utilisation pratique de l'IA et les dernières avancées de l'IA.
Cette nouvelle session est organisée en 3 parties :
***Bases Concept et Enjeux**, \
Accessible à **tout public,** sans **aucun prérequis**, pour découvrir les **fondamentaux de l'IA.**
***L'IA comme un outil**,\
A destination de celles et ceux qui, maitrisant raisonnablement python, souhaitent **résoudre\
un problème** avec de l'IA.
***Acteur de l’IA,**\
Accessible pour celles et ceux qui ont suivi la seconde partie et qui souhaitent découvrir\
ou suivre les **dernières avancées de l'IA**.
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.
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](Fidle%20team) à l'adresse suivante :
# Objectifs pédagogiques
...
...
@@ -33,7 +46,7 @@ Pour toute question, n'hésitez pas à contacter [l'équipe Fidle](Fidle team)
- 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](Fidle à distance/Programme)**
Voir le [**programme**](Fidle%20%C3%A0%20distance/Programme)
# Modalités
...
...
@@ -41,13 +54,12 @@ La formation est décomposée en **20 séquences**, proposées les **jeudis à 1
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](UsingFidle/InstallFidle) localement.\
Une procédure détaillée est disponible dans le [Wiki](UsingFidle/InstallFidle).
Pour cela, nous vous invitons à récupérer et [installer l'environnement Fidle](Using%20Fidle/Install%20Fidle) localement.\
Une procédure détaillée est disponible dans le [Wiki](Using%20Fidle/Install%20Fidle).
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].
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 notre [chaine Youtube](https://fidle.cnrs.fr/youtube) de FIDLE.\
Il est ainsi possible de rattraper une séquence que vous n'avez pu suivre.
...
...
@@ -58,34 +70,27 @@ Les paramètres de diffusion seront communiqués 48h avant, [via la liste de con
Pour rester informé, [abonnez vous à la liste !](https://fidle.cnrs.fr/listeinfo)
# Prérequis
- Une maîtrise raisonnable de Python de Numpy est souhaitable.\
Pandas, Matplotlib et Jupyter lab sont des plus :-)
-[Avoir installé son environnement Fidle](Using Fidle/Install Fidle) vous permettra d'effectuer les travaux pratiques
-[Avoir installé son environnement Fidle](Using%20Fidle/Install%20Fidle) vous permettra d'effectuer les travaux pratiques
# Liens utiles
- Site Fidle : https://fidle.cnrs.fr
- Dépôt Fidle : https://fidle.cnrs.fr/depot
- Chaine YouTube : https://fidle.cnrs.fr/youtube
- Pour rester informé : [abonnez-vous à la liste !](https://fidle.cnrs.fr/listeinfo)
En cas de question, vous pouvez nous contacter via l'adresse :[<img width="180px" style="vertical-align:bottom" src="uploads/3937ca71af295814f7764e7d316cdaba/00-Mail_contact.svg"></img>](#)
En cas de question, vous pouvez nous contacter via l'adresse :
# A propos de Fidle
Cette action est portée par l'institut d'Intelligence Artificielle **MIAI** de Grenoble, via le projet **EFELIA**,
le **CNRS** et **l'Université Grenoble Alpes (UGA)**, avec le soutien et la participation de **l’IDRIS**,
de la **Formation Permanente CNRS et de la Mission pour les Initiatives Transverses et Interdisciplinaires
(MITI) du CNRS**, via les réseaux **DevLOG**, **Resinfo** et **Calcul**, ainsi que du **laboratoire SIMaP**.
Cette action est portée par l'institut d'Intelligence Artificielle **MIAI** de Grenoble, via le projet **EFELIA**, le **CNRS** et **l'Université Grenoble Alpes (UGA)**, avec le soutien et la participation de **l’IDRIS**, de la **Formation Permanente CNRS et de la Mission pour les Initiatives Transverses et Interdisciplinaires (MITI) du CNRS**, via les réseaux **DevLOG**, **Resinfo** et **Calcul**, ainsi que du **laboratoire SIMaP**.
[1] Les attestations ne pourront être délivrées que pour les doctorants ayant suivi
la séquence en direct.
\[1\] Les attestations ne pourront être délivrées que pour les doctorants ayant suivi la séquence en direct.
