Fidle-à-distance/Présentation.md

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+# Session Fidle à distance
+Faute de pouvoir organiser des sessions en présentiel, nous vous proposons une **session Fidle à distance** :-)
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+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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+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>
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+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**.
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+# 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
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+# Modalités :
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+Chaque séquence comportera une partie théorique et des travaux pratiques, composés de notebooks Jupyter lab, mis en œuvre  localement.\
+Chaque participant sera invité à installer son propre environnement.\
+A l’issue de chaque séquence, les vidéos seront disponibles en ligne.
+Les support, notebooks et procédures d'installation sont disponibles dés maintenant ici : https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/talks/fidle
+# Prérequis :
+Maîtrise raisonnable de Python et de Numpy.Pandas, Matplotlib et Jupyter lab sont des plus :-)
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