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@@ -25,12 +25,12 @@ Les séquences précédentes sont [disponibles en ligne sur notre chaine YouTube
 La prochaine séquence est :
 
 
-## Séquence 06 : Jeudi 5 janvier, 14h
+## Séquence 7 : Jeudi 12 janvier, 14h
 
-|****Données séquentielles : Quand les données sont des séquences temporelles !****|
+|**Un détour par PyTorch**|
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-|De nombreuses données sont des **séquences**. C'est le cas, par exemple des trajectoires, d'un signal ou encore, de séquences ADN. Durant cette séquences, nous nous familiariserons avec ce type de données et appréhendons un nouveau type de réseau de neurones, les **réseau de neurones récurrents (RNN)**<br>Données séquentielles - réseaux récurrents (RNN) - RNN - LSTM - GRU - Data Generator<br><br>Exemples proposés : <br> - Tentative de prédiction de la trajectoire d’une coccinelle virtuelle (ci-dessous !)<br> - Prédictions météorologiques à partir de données réelles, à 3h et 12h.! <img src="uploads/2a4c19a1d0782c00d13fa2b196216ae9/LADYB1-01-dataset-s.jpg" width="500"> |
-| Paramètres de diffusion :<br> Zoom : **920 8531 1946**<br>Code : **2023**<br>Lien : https://zoom.us/join <br>Diffusion simultanée en live sur notre chaine **[YouTube](https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE)** :-)<br>Lien : https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE<br>**Si la session Zoom est saturée, rendez-vous sur YouTube !**|
+|PyTorch est une alternative à Tensorflow/Keras, développée par Méta (Facebook).<br>Présentation générale<br>Principes et objets clés pour programmer sous PyTorch<br>Tenseurs et différentiation automatique, etc.<br>Exemples : Classification et régression sous PyTorch<br>[<img width="300" src="uploads/63c49f8790b17699ff2aa1bc776e15cc/pytorch.png">](#)|
+|Durée : 2h - Les paramètres de diffusion seront précisé la veille sur cette page|
 
 A propos de la **[formation Fidle](https://fidle.cnrs.fr/presentation)**  
 Découvrez le **[programme 2022/23](Fidle à distance/Programme)**