Fidle est une formation **libre**, **gratuite** et proposée en **distanciel**, \
Début de la formation : **Jeudi 17 novembre 2022, 14h00**
**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)**
Début de la formation : **Jeudi 16 novembre 2023, à 14h00**
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)**
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 :-)
# 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.
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.
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
# Objectifs pédagogiques
...
@@ -33,7 +46,7 @@ Pour toute question, n'hésitez pas à contacter [l'équipe Fidle](Fidle team)
...
@@ -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 les technologies **Tensorflow/Keras** et/avec Jupyter lab.
- Appréhender l’utilisation de **Jean-Zay**, l’utilisation des **GPU** et favoriser les échanges
- 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
# Modalités
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@@ -41,13 +54,12 @@ La formation est décomposée en **20 séquences**, proposées les **jeudis à 1
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@@ -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.
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.\
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](UsingFidle/InstallFidle).
Une procédure détaillée est disponible dans le [Wiki](Using%20Fidle/Install%20Fidle).
Les supports sont en anglais, les présentations en français.
Les supports sont en anglais, les présentations en français.
Des **attestations de présence** pourront être délivrées, notamment aux doctorants pour
Des **attestations de présence** pourront être délivrées, notamment aux doctorants pour leurs écoles doctorales, à l'issue de chaque séquence\[1\].
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.\
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.
Il est ainsi possible de rattraper une séquence que vous n'avez pu suivre.
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@@ -58,34 +70,27 @@ Les paramètres de diffusion seront communiqués 48h avant, [via la liste de con
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@@ -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)
Pour rester informé, [abonnez vous à la liste !](https://fidle.cnrs.fr/listeinfo)
# Prérequis
# Prérequis
- Une maîtrise raisonnable de Python de Numpy est souhaitable.\
- Une maîtrise raisonnable de Python de Numpy est souhaitable.\
Pandas, Matplotlib et Jupyter lab sont des plus :-)
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
# Liens utiles
- Site Fidle : https://fidle.cnrs.fr
- Site Fidle : https://fidle.cnrs.fr
- Dépôt Fidle : https://fidle.cnrs.fr/depot
- Dépôt Fidle : https://fidle.cnrs.fr/depot
- Chaine YouTube : https://fidle.cnrs.fr/youtube
- Chaine YouTube : https://fidle.cnrs.fr/youtube
- Pour rester informé : [abonnez-vous à la liste !](https://fidle.cnrs.fr/listeinfo)
- 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
# A propos de Fidle
Cette action est portée par l'institut d'Intelligence Artificielle **MIAI** de Grenoble, via le projet **EFELIA**,
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**.
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**.
