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
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>
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
# Modalités :
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 :-)
