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* **`Séquence 7`** : [Réseaux convolutifs CNN ](#seq7)
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* **`Séquence 8`** : [RNN & Transformers](#seq8)
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* **`Séquence 9`** : [Autoencodeur (AE), un exemple d'apprentissage self supervised](#seq9)
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* **`Séquence 11`** : [Generative Adversarial Networks (GAN)](#seq10)
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* **`Séquence 13`** : [Diffusion model, text to image ![](uploads/c43a9c778cef4e343062d267ee5f8ffb/00-fidle-piment-x1.png)](#seq11)
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* **`Séquence 14**` : [Tactiques et stratégies du Deep Reinforcement Learning![](uploads/c43a9c778cef4e343062d267ee5f8ffb/00-fidle-piment-x1.png) ](#seq13)
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* **`Séquence 15`** : Des neurones pour la physique, les physics-informed neural networks (PINNS) ![](uploads/c43a9c778cef4e343062d267ee5f8ffb/00-fidle-piment-x1.png)
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* **`Séquence 10`** : [Variational Autoencoder (VAE), jouer avec les espaces latents ](#seq10)
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* **`Séquence 11`** : [Generative Adversarial Networks (GAN)](#seq11)
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* **`Séquence 12`** : [Travailler avec des données structurées : Graph Neural Network (GNN)](#seq12)
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* **`Séquence 13`** : [Diffusion model, text to image ![](uploads/c43a9c778cef4e343062d267ee5f8ffb/00-fidle-piment-x1.png)](#seq13)
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* **`Séquence 14**` : [Tactiques et stratégies du Deep Reinforcement Learning![](uploads/c43a9c778cef4e343062d267ee5f8ffb/00-fidle-piment-x1.png) ](#seq14)
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* **`Séquence 15`** : [Des neurones pour la physique, les physics-informed neural networks (PINNS) ![](uploads/c43a9c778cef4e343062d267ee5f8ffb/00-fidle-piment-x1.png)](#seq15)
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### [III. Acteur de l’IA, Optimisation, conception, etc. 🛠️ ](#toc3)
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