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- Séquence 8 : ["Attention Is All You Need", quand les Transformers changent la donne (HB,NC)](#séquence-8-attention-is-all-you-need-quand-les-transformers-changent-la-donne)
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- Séquence 8 : ["Attention Is All You Need", quand les Transformers changent la donne (HB,NC)](#séquence-8-attention-is-all-you-need-quand-les-transformers-changent-la-donne)
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- Séquence 9 : [Travailler avec des données structurées : Graph Neural Network(GNN)](#séquence-9-travailler-avec-des-données-structurées-graph-neural-networkgnn)
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- Séquence 9 : [Travailler avec des données structurées : Graph Neural Network(GNN)](#séquence-9-travailler-avec-des-données-structurées-graph-neural-networkgnn)
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- Séquence 10 : [Autoencodeur (AE) : un exemple d'apprentissage "self supervised"](#séquence-10-autoencodeur-ae-un-exemple-dapprentissage-self-supervised)
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- Séquence 10 : [Autoencodeur (AE) : un exemple d'apprentissage "self supervised"](#séquence-10-autoencodeur-ae-un-exemple-dapprentissage-self-supervised)
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- Séquence 11 : [Variational Autoencoder (VAE) : apprentissage "self supervised"](#séquence-11-variational-autoencoder-vae-jouer-avec-les-espaces-latents)
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- Séquence 11 : [Variational Autoencoder (VAE) : apprentissage "self supervised"](#séquence-11-variational-autoencoder-vae-jouer-avec-les-espaces-latents)
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- Séquence 13 : [Generative Adversarial Networks (GAN)!](#séquence-13-generative-adversarial-networks-gan)
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- Séquence 13 : [Generative Adversarial Networks (GAN)!](#séquence-13-generative-adversarial-networks-gan)
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- Séquence 14 : [Diffusion model, text to image (HB,NC,MS)](#séquence-14-diffusion-model-text-to-image)
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- Séquence 14 : [Diffusion model, text to image (HB,NC,MS)](#séquence-14-diffusion-model-text-to-image)
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- Séquence 15 - [AI, droit, société et éthique (LR, BC, ...)](#séquence-15-ai-droit-société-et-éthique)
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- Séquence 15 - [AI, droit, société et éthique (LR, BC, ...)](#séquence-15-ai-droit-société-et-éthique)
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- Séquence 16 : [Apprendre plus vite et moins cher, optimiser l’apprentissage (BC,LH)](#séquence-16-apprendre-plus-vite-et-moins-cher-optimiser-lapprentissage)
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- Séquence 16 : [Apprendre plus vite et moins cher, optimiser l’apprentissage (BC,LH)](#séquence-16-apprendre-plus-vite-et-moins-cher-optimiser-lapprentissage) **(New !)**
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- Séquence 17 : [Passer à la vitesse supérieure : l’accélération matérielle (BC,LH)](#séquence-17-passer-à-la-vitesse-supérieure-laccélération-matérielle)
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- Séquence 17 : [Passer à la vitesse supérieure : l’accélération matérielle (BC,LH)](#séquence-17-passer-à-la-vitesse-supérieure-laccélération-matérielle)
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- Séquence 18 : [Des neurones pour la physique, les physics-informed neural networks (PINNS)](#séquence-18-des-neurones-pour-la-physique-les-physics-informed-neural-networks-pinns)
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- Séquence 18 : [Des neurones pour la physique, les physics-informed neural networks (PINNS)](#séquence-18-des-neurones-pour-la-physique-les-physics-informed-neural-networks-pinns) **(New !)**
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- Séquence 19 : [Exploration et exploitation du Deep Reinforcement Learning](#séquence-19-introduction-au-deep-reinforcement-learning)
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- Séquence 19 : [Exploration et exploitation du Deep Reinforcement Learning](#séquence-19-introduction-au-deep-reinforcement-learning)
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- Fine tuning
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- Fine tuning
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- Utilisation des transformers dans les autres domaines
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- Utilisation des transformers dans les autres domaines
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- Durée : 2h / Jeudi 19 janvier 2023, 14h
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- Durée : 2h / Jeudi 19 janvier 2023, 14h
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### Séquence 9 : Travailler avec des données structurées : Graph Neural Network(GNN)
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### Séquence 9 : Travailler avec des données structurées : Graph Neural Network(GNN) (New!)
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- Omniprésence et problématique des graphes
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- Omniprésence et problématique des graphes
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- Approches classiques
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- Approches classiques
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- Les GNN
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- Les GNN
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- Cas d’usages
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- Cas d’usages
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- Durée : 2h / Jeudi 26 janvier 2023, 14h
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- Durée : 2h / Jeudi 26 janvier 2023, 14h
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### Séquence 10 : Autoencodeur (AE), un exemple d'apprentissage "self supervised"
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### Séquence 10 : Autoencodeur (AE), un exemple d'apprentissage "self supervised"
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- Principes et architecture d'un autoencodeur (AE)
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- Principes et architecture d'un autoencodeur (AE)
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... | @@ -121,6 +123,7 @@ Contenus avancé, pour aller plus loin :-) |
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- Datasets clusterisés - GPU et batch
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- Datasets clusterisés - GPU et batch
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- Exemple proposé : Génération de portraits
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- Exemple proposé : Génération de portraits
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- Durée : 2h / Jeudi 9 février 2023, 14h
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- Durée : 2h / Jeudi 9 février 2023, 14h
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### Séquence 12 : Revue de projet Fidle
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### Séquence 12 : Revue de projet Fidle
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- Séquence participative et ouverte
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- Séquence participative et ouverte
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... | @@ -134,11 +137,14 @@ Contenus avancé, pour aller plus loin :-) |
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- WGAN et WGAN-GP
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- WGAN et WGAN-GP
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- Exemple proposé : A définir
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- Exemple proposé : A définir
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- Durée : 2h / Jeudi 9 mars 2023, 14h
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- Durée : 2h / Jeudi 9 mars 2023, 14h
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### Séquence 14 : Diffusion model, text to image
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### Séquence 14 : Diffusion model, text to image (New !)
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- Principes
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- Principes
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- _(Programme en cours de finalisation)_
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- _(Programme en cours de finalisation)_
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- Durée : 2h / Jeudi 16 mars 2023, 14h
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- Durée : 2h / Jeudi 16 mars 2023, 14h
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### Séquence 15 - AI, droit, société et éthique
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### Séquence 15 - AI, droit, société et éthique
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- Interprétabilité, reproductibilité, biais
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- Interprétabilité, reproductibilité, biais
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... | @@ -147,12 +153,13 @@ Contenus avancé, pour aller plus loin :-) |
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- Session interactive
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- Session interactive
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- Durée : 2h / Jeudi 23 mars 2023, 14h
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- Durée : 2h / Jeudi 23 mars 2023, 14h
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### Séquence 16 : Apprendre plus vite et moins cher, optimiser l’apprentissage
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### Séquence 16 : Apprendre plus vite et moins cher, optimiser l’apprentissage (New !)
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- Techniques d’optimisation
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- Techniques d’optimisation
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- Affinage des hyperparamètres
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- Affinage des hyperparamètres
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- Quand le recyclage est une force : Le transfert learning
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- Quand le recyclage est une force : Le transfert learning
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- Pour un poids optimal des données, utiliser le bon format de données
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- Pour un poids optimal des données, utiliser le bon format de données
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- Durée : 2h / Jeudi 30 mars 2023, 14h
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- Durée : 2h / Jeudi 30 mars 2023, 14h
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### Séquence 17 : Passer à la vitesse supérieure : l’accélération matérielle
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### Séquence 17 : Passer à la vitesse supérieure : l’accélération matérielle
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- Présentation de Jean-Zay et calcul sur GPU
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|
- Présentation de Jean-Zay et calcul sur GPU
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... | @@ -161,11 +168,15 @@ Contenus avancé, pour aller plus loin :-) |
... | @@ -161,11 +168,15 @@ Contenus avancé, pour aller plus loin :-) |
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- Deepspeed - Optimisation du Data parallelism
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- Deepspeed - Optimisation du Data parallelism
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- Bonnes pratiques pour un apprentissage distribué
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- Bonnes pratiques pour un apprentissage distribué
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- Durée : 2h / Jeudi 6 avril 2023
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- Durée : 2h / Jeudi 6 avril 2023
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### Séquence 18 : Des neurones pour la physique, les physics-informed neural networks (PINNS)
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### Séquence 18 : Des neurones pour la physique, les physics-informed neural networks (PINNS) (New !)
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- Problématique et concepts
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- Problématique et concepts
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- _(Programme en cours de finalisation)_
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- _(Programme en cours de finalisation)_
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- Durée : 2h / Jeudi 13 avril 2023, 14h
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- Durée : 2h / Jeudi 13 avril 2023, 14h
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### Séquence 19 : Introduction au Deep Reinforcement Learning
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### Séquence 19 : Introduction au Deep Reinforcement Learning
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- Algorithme de Reinforcement Learning : Q-Learning, SARSA, etc (45 min)
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- Algorithme de Reinforcement Learning : Q-Learning, SARSA, etc (45 min)
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... | @@ -173,6 +184,8 @@ Contenus avancé, pour aller plus loin :-) |
... | @@ -173,6 +184,8 @@ Contenus avancé, pour aller plus loin :-) |
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- Cas d'usage et résultats (30 min)
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- Cas d'usage et résultats (30 min)
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- Illustrations via des vidéos.
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- Illustrations via des vidéos.
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- Durée : 3h / Jeudi 4 mai 2023, 14h
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- Durée : 3h / Jeudi 4 mai 2023, 14h
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### Séquence 20 : L’IA d’aujourd’hui et de bientôt demain, Bilan de saison
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### Séquence 20 : L’IA d’aujourd’hui et de bientôt demain, Bilan de saison
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- Grandes avancées de l’année
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- Grandes avancées de l’année
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