Apprentissage profond & Intelligence Artificielle : une introduction

Responsable(s) : Liming CHEN, Alberto BOSIO, Emmanuel DELLANDREA
Cours ⋅ 16 hBE ⋅ 12 h

Objectifs de la formation

En permettant des percées jusqu’alors impensables dans un nombre croissant de domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement de langues naturelles, la conduite autonome ou encore les jeux, l’apprentissage profond a révolutionné le domaine de l’intelligence artificielle devenue un des piliers majeurs de notre société. Dans ce cours, nous avons pour objectif d’introduire les concepts, les techniques et les outils de base de l’apprentissage profond

Mots-clés

Apprentissage profond, intelligence artificielle, apprentissage supervisé, apprentissage par renforcement, PyTorch

Programme

  • Introduction à l'apprentissage automatique et à l’apprentissage profond
  • Classification/régression et descente du gradient
  • Graphes de calculs et rétro-propagation
  • Apprentissage de réseaux de neurones profonds
  • Réseaux de neurones convolutionnels (CNN)
  • Architectures CNN
  • Apprentissage par renforcement profond (acteur, critique, acteur-critique)
  • Apprentissage profond embarqué

Compétences visées

  • Comprendre les principes de l'apprentissage profond
  • Maîtriser les techniques fondamentales pour l'apprentissage supervisé et l'apprentissage par renforcement.
  • Etre capable de mettre en oeuvre une approche d'apprentissage profond avec le framework PyTorch

Contrôle des connaissances

50% savoir , 50% savoir-faire