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+Bienvenu sur le site **Fidle** !
 
+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, ...). 
 
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-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> 
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-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) :-)  
+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) :-)
 
 ## Prochaine séquence
 
-| **Séquence 7 : Jeudi 25 janvier, 14h : Principes et concepts des réseaux de neurones convolutifs (CNN)** |
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-| [<img src="uploads/a54bded0f3af3089e97efd27c4248ab5/Live-7a-xs.png" width=400px>](https://www.youtube.com/live/FjhWpgCzStk?si=9tIojSF95XpU6ern) |
-| 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  
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+| **Séquence 8 : Jeudi 1er février 14h :** <br>**Données creuses et embedding - Données séquentielles et réseaux de Neurones Récurrents (RNN)** |
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+|  |
+| 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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+- Découvrez le [**programme 2023/2024**](Fidle%20%C3%A0%20distance/Programme)
 
-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 !
-Pour rester informé : **[Abonnez-vous à la liste !](https://fidle.cnrs.fr/listeinfo)**\
-Retrouvez nous sur notre **[chaine YouTube](https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE)**
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 ## Travaux pratiques
-- [Installation de l'environnement](Using-Fidle/Install-Fidle) 
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+- [Installation de l'environnement](Using-Fidle/Install-Fidle)
 - [Start Jupyter lab](Using-Fidle/Running-Jupyter)
 
-## Ressources ##
+## Ressources
 
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-| **[<img width="40px" src="uploads/3cc8069a3d1ba638e36dbada982a161e/00-Fidle-pdf.svg"></img><br>Supports (pdf)](https://fidle.cnrs.fr/supports)**<br>Tous les<br> supports<br>(12 Mo)| **[<img width="40px" src="uploads/a451aabf5e49299c211e4508688f1239/00-Environment.svg"></img><br>Environment](https://fidle.cnrs.fr/installation)**<br>Installation procedure<br>(Need 6GB)|**[<img width="40px" src="uploads/ff0ffb8006d6393d1cdb368350a74464/00-Videos.svg"></img><br>Vidéos](https://fidle.cnrs.fr/youtube)**<br>&nbsp;&nbsp;Chaine youtube&nbsp;&nbsp;<br>(1.2 Go)|
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+| [**<br>Supports (pdf)**](https://fidle.cnrs.fr/supports)<br>Tous les<br>supports<br>(12 Mo) | [**<br>Environment**](https://fidle.cnrs.fr/installation)<br>Installation procedure<br>(Need 6GB) | [**<br>Vidéos**](https://fidle.cnrs.fr/youtube)<br>  Chaine youtube  <br>(1.2 Go) |
 
 Notes : [Gitlab repository for notebooks](https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/talks/fidle)
 
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 ## A propos de Fidle
 
-![](uploads/01b9552d60d651d8e161cf00e58088d5/logos-full.png){width=600}
+![](uploads/01b9552d60d651d8e161cf00e58088d5/logos-full.png){width="600"}
 
 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**.
 
@@ -64,5 +57,4 @@ L'ensemble des ressources de cette formation est sous licence **Créative Common
 - Attribution, pas d’Utilisation commerciale, pas de Modification
 - https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.fr
 
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