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* **`Séquence 9`** : [Transformers](#seq9)
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* **`Séquence 10`** : [Travailler avec des données structurées : Graph Neural Network (GNN)](#seq10)
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* **`Séquence 11`** : [Autoencodeur (AE), un exemple d'apprentissage self supervised](#seq11)
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* **`Séquence 12`** : [Generative Adversarial Networks (GAN)](#seq12)
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* **`Séquence 13`** : [Variational Autoencoder (VAE), jouer avec les espaces latents](#seq13)
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* **`Séquence 12`** : [Variational Autoencoder (VAE), jouer avec les espaces latents](#seq12)
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* **`Séquence 13`** : [Generative Adversarial Networks (GAN)](#seq13)
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* **`Séquence 14`** : [Diffusion model, text to image](#seq14)
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* **`Séquence 15`** : [Tactiques et stratégies du Deep Reinforcement Learning.](#seq15)
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* **`Séquence 16`** : [Des neurones pour la physique, les physics-informed neural networks (PINNS)](#seq16)
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