| Horaire | Sujet(s) | Matériel | |
|---|---|---|---|
| Semaine 1 | |||
| Cours 1 | Mercredi 11 septembre 9h à 12h |
Apprentissage automatique, prédicteurs linéaires et descente de gradient |
- Introduction. - Notes sur les prédicteurs linéaires. - Descente de gradient *Mis à jour le 26 septembre* (notebook jupyter sur github). |
| TD 1 | Vendredi 13 septembre 9h à 12h |
Introduction à Python | Voir le répertoire Github (répertoire td_semaine_1). |
| Semaine 2 | |||
| Cours 2 | Mercredi 18 septembre 9h à 12h |
Réseaux de neurones, rétropagation du gradient |
- Du prédicteur linéaire au réseau de neurones (le notebook jupyter est sur github). - Rétropropagation du gradient. |
| TD 2 | Vendredi 20 septembre 9h à 12h |
Introduction à la librairie PyTorch | Voir le répertoire Github. (répertoire td_semaine_2) |
| Semaine 3 | |||
| Cours 3 | Mercredi 25 septembre 9h à 12h |
Le processus d'apprentissage, et autres astuces |
- Le processus d'apprentissage en pratique - Réseau pour classification multiclasse |
| TD 3 | Vendredi 27 septembre 9h à 12h |
1. Classification multiclasse 2. Exercices en préparation à l'examen |
Partie 1: Voir le répertoire Github (répertoire td_semaine_3). Partie 2: Exercices / Solutions |
| Semaine 4 | |||
| Cours 4 | Mercredi 2 octobre 9h à 12h |
Réseaux convolutifs | - Réseaux convolutifs |
| TD 4 | Vendredi 4 octobre 9h à 12h |
1. Réseaux convolutifs avec PyTorch 2. Exercices en préparation à l'examen |
Partie 1: Voir le répertoire Github (répertoire td_semaine_4). Partie 2: Exercices / Solutions |
| Semaine 5 | |||
| Cours 5 | Mercredi 9 octobre 9h à 12h |
Application données textuelles et aperçu de sujets avancés |
- Sujets avancés |
| TD 5 | Vendredi 11 octobre 9h à 12h |
1. Utilisation de GPUs et Google Colab 2. Travail sur le TP |
Voir le répertoire Github (répertoire td_semaine_5). |