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Bienvenu sur le site **Fidle** !
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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, ...).
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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) :-)
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## Prochaine séquence
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<b>Séquence 12 : Jeudi 14 mars 14h : <br>Variational Autoencoder (VAE), ou comment jouer avec les espaces latents</b>
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[<img src="uploads/9a0668823c9779af1753edf88a7ab641/Live-12a.webp" width=400px>](https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE)
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Les **Variational Autoencoder (VAE)** sont une famille de **modèles génératifs** capable
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de **projeter**, de manière **contrôlée**, des données de **grande dimension** dans un espace latent
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de **plus faible dimension**.
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Ils sont particulièrement intéressants car, contrairement aux autoencodeurs “basiques”,
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la **projection dans l’espace latent** est **organisée** de manière à permettre une **compréhension**
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et une **utilisation** de cet espace latent, telle que la génération de données, l’extraction
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de caractéristiques ou l’augmentation des données.
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Les domaines d’applications sont potentiellement nombreux, **vision par ordinateur**,
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**détection d’anomalie**, reconnaissance vocale, etc.
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Au menu de cette épisode :
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- Principes et architecture d’un Variational AutoEncodeur (VAE),
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- Projection gaussienne,
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- Génération de données,
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- Morphing dans l’espace latent,
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- Exemple proposé : Génération de données.
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Durée : 2h00
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En direct sur notre chaine **YouTube** - https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE
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Pour en savoir plus :
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- A propos de la [**formation Fidle**](https://fidle.cnrs.fr/presentation)
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- Découvrez le [**programme 2023/2024**](Fidle%20%C3%A0%20distance/Programme)
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Toutes les **séquences** des sessions sont disponibles en replay sur notre [**chaine YouTube**](https://fidle.cnrs.fr/youtube)
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Pour rester informé et bien recevoir toutes les infos de la prochaine saison,\
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[**abonnez-vous à la liste d'infos :-)**](https://fidle.cnrs.fr/listeinfo)
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## A propos de la formation Fidle :
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- [**Présentation de la formation**](Fidle%20%C3%A0%20distance/Pr%C3%A9sentation)\
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Informations pratiques, objectifs, modalités, etc.
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- [**Programme 2023/2024**](Fidle%20%C3%A0%20distance/Programme)\
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Présentation des 20 séquences de la nouvelle saison ! Pour rester informé : [**Abonnez-vous à la liste !**](https://fidle.cnrs.fr/listeinfo)\
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Retrouvez nous sur notre [**chaine YouTube**](https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE)
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## Travaux pratiques
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- [Installation de l'environnement](Using-Fidle/Install-Fidle)
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- [Start Jupyter lab](Using-Fidle/Running-Jupyter)
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## Ressources
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| SUPPORTS | TPs | VIDEOS |
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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) |
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Notes : [Gitlab repository for notebooks](https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/talks/fidle)
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## A propos de Fidle
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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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Pour **davantage d'informations**, vous pouvez aller sur notre:
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## Licence
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- **Site web : [https://fidle.cnrs.fr](https://fidle.cnrs.fr)**
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- Chaine YouTube : [https://youtube.com/@CNRS-FIDLE](https://youtube.com/@CNRS-FIDLE)
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L'ensemble des ressources de cette formation est sous licence **Créative Common CC BY-NC-ND 4.0**
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- Attribution, pas d’Utilisation commerciale, pas de Modification
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- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.fr
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