Apprentissage profond

Responsable : Patrick Gallinari

Objectif : Le Deep Learning est actuellement au cœur du Machine Learning et plus généralement de l’IA. L’objectif de l’UE est de former des spécialistes du Deep Learning aptes à s’adapter aux évolutions constantes du domaine. Les travaux pratiques permettent de prendre en main une plateforme de Deep Learning telle que PyTorch et d’aborder les concepts vu en cours d’un point de vue applicatif et orienté tâche.

Prérequis : Notions élémentaires d’apprentissage statistique et calcul scientifique en Python

Thèmes abordés :

• Architectures usuelles, rétro-propagation, paradigmes d’apprentissage
• Graphe de calculs, auto-différentiation
• Architectures avancées : attention globale, self-attention, Graph Neural Networks, Transformers

Ressources : Site du Master MIND