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Feb 01, 2021
by
Jean-Luc Parouty
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@@ -132,7 +132,20 @@ Le calendrier des séquences suivantes sera discuté ensemble.
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Distribution du calcul - Data Parallelism - Model Parallelism
<br>
Hybrid Parallelism - Pipelines
### Séquence 8 : Clôture et bilan
### Séquence 8 : Démystifier les outils mathématiques pour l'apprentissage des réseaux de neurones.
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Présentation de l'optimisation par descente de gradient
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Principe de la
**backpropagation**
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Mise en lumière de l'intérêt pratique des méthode stochastiques
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Exemple proposé : Programmation
**à la main**
de l'apprentissage d'un réseau convolutif
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Durée : 1h30
### Séquence 9 : Un détour par PyTorch.
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Présentation générale
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Principes et objets clés pour programmer sous PyTorch
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Exemples : Classification et regression sous PyTorch
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Durée : 1h30
### Séquence 10 : Clôture et bilan
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Pour aller au delà de ce premier contact...
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Conclusion et bilan
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Durée 1h
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