Fidle est une Formation d’Introduction au **Deep Learning**, en 20 séquences. L’objectif de la formation est de presenter les concepts fondamentaux du deep learning puis d’aller jusqu’aux architectures avancées(VAE, Transformers, GAN, ...). <br>
Fidle est une Formation d’Introduction au **Deep Learning**, en 20 séquences. L’objectif de la formation est de presenter les concepts fondamentaux du deep learning puis d’aller jusqu’aux architectures avancées(VAE, Transformers, GAN, ...).
Cette formation est totalement **libre sur youtube, gratuite et ouverte à toutes et à tous** !
Toutes les séquences sont [disponibles en ligne sur notre chaine YouTube](https://youtube.com/@CNRS-FIDLE) :-)
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## Prochaine séquence
| **Séquence 7 : Jeudi 25 janvier, 14h : Principes et concepts des réseaux de neurones convolutifs (CNN)** |
| Proposés par Yann LeCun, à la fin des années 90, les **réseaux de neurones convolutifs** constituent une **brique essentielle** et **incontournable** de l'intelligence artificielle moderne !<br><br>A travers cette séquence **riche en images**, nous explorerons les **fondamentaux** des **CNN** et mettrons en œuvre de manière pratique ces réseaux, à travers des **exemples simples** de **classification d'images.**<br><br>Au menu de cette séquences :<br><br>\- Principes et bases des neurones convolutifs<br/>\- Architecture des réseaux convolutifs<br/>\- Cas d'usages<br/>\- Exemple 1 : Classification de chiffres manuscrits (MNIST)<br/>\- Exemple 2 : Classification de panneaux routiers (données réelles, GTSRB)
Durée : 2h00 |
| En direct sur notre chaine [**YouTube**](https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE) - https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE
| **Séquence 8 : Jeudi 1er février 14h :**<br>**Données creuses et embedding - Données séquentielles et réseaux de Neurones Récurrents (RNN)** |
| Une **double séquence** :-) pour aborder **deux familles de réseaux incontournables**, permettant de traiter deux types de données essentielles, les **données creuses** et les **données séquentielles**.<br><br>Dans une **première partie**, nous nous intéresserons aux **données creuses** et nous verrons comment les techniques d'**embedding** ont pu révolutionner le traitement du langage naturel et des données à très grandes dimensions :<br>- One Hot Encoding<br>- Embedding<br>- Exemples : Classification de critiques de cinéma (sentiment analysis)<br><br>Dans la **seconde partie**, nous étudierons les **réseaux de neurones récurrents (RNN)**, permettant de travailler avec des données séquentielles :<br>- Principe des neurones récurrents<br>- Cellules et réseaux récurrents (LSTM, GRU)<br>- Exemples : Prédiction de la trajectoire d'une coccinelle virtuelle !<br><br>Cette séquences est un prérequis important à la séquences sur les **transformers**.<br>Durée : 2h30 |
| En direct sur notre chaine **YouTube** - https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE |
Pour en savoir plus :
- A propos de la **[formation Fidle](https://fidle.cnrs.fr/presentation)**
- Découvrez le **[programme 2023/2024](Fidle à distance/Programme)**
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Toutes les **séquences** des sessions sont disponibles en replay sur notre **[chaine YouTube](https://fidle.cnrs.fr/youtube)**<br>
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Pour rester informé et bien recevoir toutes les infos de la prochaine saison,<br>
**[abonnez-vous à la liste d'infos :-)](https://fidle.cnrs.fr/listeinfo)**
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## A propos de la formation Fidle :
-**[Présentation de la formation](Fidle à distance/Présentation)**\
Informations pratiques, objectifs, modalités, etc.
-**[Programme 2023/2024](Fidle à distance/Programme)**\
Présentation des 20 séquences de la nouvelle saison !
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-[**Présentation de la formation**](Fidle%20%C3%A0%20distance/Pr%C3%A9sentation)\
Informations pratiques, objectifs, modalités, etc.
Cette formation est portée par l'institut d'Intelligence Artificielle **MIAI** de Grenoble, via le projet **EFELIA**, le **CNRS** et **l'Université Grenoble Alpes (UGA)**, avec le soutien et la participation de **l’IDRIS**, des ingénieurs du **Programme national de recherche en intelligence artificielle du CNRS (PNRIA)**, de la **Formation Permanente CNRS** et de la **Mission pour les Initiatives Transverses et Interdisciplinaires (MITI) du CNRS**, via les réseaux **DevLOG**, **Resinfo** et **Calcul**, ainsi que du **laboratoire SIMaP**.
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@@ -64,5 +57,4 @@ L'ensemble des ressources de cette formation est sous licence **Créative Common
- Attribution, pas d’Utilisation commerciale, pas de Modification
