L'objectif de la formation Fidle est de proposer une introduction au **Deep Learning**,
L'objectif de la formation Fidle est de proposer une introduction au **Deep Learning**,
allant des concepts fondamentaux aux architectures avancées (VAE, Transformers, GAN, ...).\
allant des concepts fondamentaux aux architectures avancées (VAE, Transformers, GAN, ...). Cette formation est totalement libre, gratuite et ouverte à toutes et à tous !
Cette formation est totalement libre, gratuite et ouverte à toutes et à tous !
Les séquences précédentes sont [disponibles en ligne sur notre chaine YouTube](https://youtube.com/@CNRS-FIDLE) :-)
Les séquences précédentes sont [disponibles en ligne sur notre chaine YouTube](https://youtube.com/@CNRS-FIDLE) :-)
La prochaine séquence est :
La prochaine séquence est :
## Séquence 14 : Jeudi 16 mars, 14h
## Séquence 12 : Jeudi 9 mars, 14h
|**Diffusion model, un réseau de neurone génératif capable de générer une image à partir du texte ! ;-)**|
|**Generative Adversarial Networks (GAN),ou comment mes neurones ont appris à dessiner des moutons ! ;-)**|
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|Dans la relativement courte histoire du **Deep Learning**, les **GANs** ont considérablement révolutionnés le monde de l'IA et marqués les esprits avec des démonstrateurs populaires tels que [This person does not exist](https://www.thispersondoesnotexist.com/). <br>Avant d'être **publiés en 2014** par **Ian J. Goodfellow et al.**, la légende, raconte qu'ils ont été imaginés dans un restaurant. A la fois architecture et stratégie d'apprentissage, dans laquelle**deux réseaux sont en compétition**, les GANs sont capables de générer des données avec un très fort degré de réalisme, dans un contexte **d'apprentissage non supervisé**.<br>L'objectif de cette séquence est de découvrir les grands principes de cette famille de modèles. <br><br>Au menu de cette séquence :<br> - Principes et architecture d'un GAN <br> - Generator <br> - Discriminator <br> - Apprentissage et implémentation <br>- WGAN et WGAN-GP<br><br>**Exemple proposé :** S'il te plaît... dessine moi un mouton !<br>[<img src="uploads/c372dd0c5cfd073b36638a9f89b3bc2a/Moutons.gif">](#)<br>Durée : 2h |
|Apparus en 2015 (Diffusion Probabilistic Model), fortement améliorés en 2020 avec l'introduction des DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Model), les modèles de diffusions sont une nouvelle classe d'algorithmes génératifs à l'instar des VAEs ou des GANs. <br>Rendus célèbres par les modèles de **génération d'images** à partir de **descriptions textuelles** tels que **Stable Diffusion** ou **Dall-E 2**, les modèles de diffusions sont aujourd'hui l'état de l'art de la génération d'images et sont omniprésents dans tous les champs d'applications demandant la génération d'image.<br> L'objectif de cette séquence est de **découvrir les grands principes de cette famille de modèles.**<br><br>Au menu de cette séquence : <br>- Principe des Diffusion Model <br>- Le processus et l’architecture du DDPM <br> - Améliorations et optimisations des DDPM <br>- Utilisation des Diffusion Model <br>- Exemple de Génération d’une garde robe <br><br>**Exemple proposé :<br>** Je cherche un t-shirt à manche courte, de couleur blanche, avec un logo :<br>https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion <br><br>Durée : 2h|
| La séquence sera diffusée en direct sur notre chaine **[YouTube](https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE)** :-)<br>Lien : https://fidle.cnrs.fr/youtube <br>or : https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE|
| La séquence sera diffusée en direct sur notre chaine **[YouTube](https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE)** :-)<br>Lien : https://fidle.cnrs.fr/youtube <br>or : https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE|
A propos de la **[formation Fidle](https://fidle.cnrs.fr/presentation)**
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