date_range Débute le 12 mars 2018
event_note Se termine le 22 avril 2018
list 6 séquences
assignment Niveau : Introductif
label Informatique & Programmation
chat_bubble_outline Langue : Français
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Les infos clés

credit_card Formation gratuite
verified_user Certification gratuite

En résumé

Vous êtes passionnés d’Intelligence Artificielle, et attirés par les succès spectaculaires récemment obtenus par le « deep learning » (reconnaissance vocale, classification d’image, jeu de GO, etc) : ce Mooc est pour vous !

Ce Mooc présente les réseaux de neurones profonds, qui constituent les fondements du « deep learning», et leur utilisation pour des problèmes de reconnaissance et classification de données. Un accent particulier sera porté aux données pauvres en sémantique comme les images.

Avec ce Mooc :

  • vous comprendrez le fonctionnement et l’apprentissage des réseaux de neurones profonds, ainsi que l’importance de la convolution,
  • vous comprendrez les raisons historiques de leur succès récent, ainsi que les évolutions récentes du domaine,
  • vous maîtriserez les enjeux pour le déploiement massifs des algorithmes de deep learning, ainsi que les outils logiciels modernes
  • vous saurez comment appliquer les méthodes de deep learning avec peu de données d’apprentissage, et comprendrez et questions ouvertes actuelles.

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Le programme

Semaine 1

  • Introduction and Context
  • The Formal Neuron
  • Neural Networks
  • Supervised Machine Learning.
  • Gradient Error Backpropagation Algorithm
  • Training Issues

Semaine 2

  • Introduction to Convolutionnal Neural Networks
  • Convolution
  • Convolution Properties
  • Pooling
  • Convolution Layer
  • Convolution Hierarchies and Convolutional Neural Networks

Semaine 3

  • Modeling Capacities
  • Representation Learning with ConvNets
  • Manifold Untangling and Visualization
  • Deep Learning Weaknesses
  • Success Deep Learning History
  • Deep Learning Winter History

Semaine 4

  • Deep Learning Renewal
  • Modern Convolutional Neural Network Modules
  • Modern Training and Regularization
  • Modern Convolutional Neural Network Architectures
  • Residual Architectures
  • Other Modern Deep Learning Components

Semaine 5

  • Optimization Issues
  • Advanced Optimization
  • Implementations Issues
  • Deep Learning Resources
  • Deep Learning Resources: Keras

Semaine 6

  • Deep Features
  • Transfer Learning
  • Localization and Segmentation
  • Unsupervised Learning
  • Vision and Langage
  • Deep Learning Theory
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Les intervenants

NICOLAS THOME
Nicolas Thome est professeur des universités au Conservatoire national des arts et métiers, et chercheur au laboratoire CEDRIC dans l’équipe MSDMA. Ces travaux portent sur l’apprentissage statistique appliqué à des problèmes de compréhension de données multimédia. Il est actuellement impliqué dans de nombreux projets collaboratifs français et internationaux sur le deep learning.

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Le concepteur

Le Conservatoire national des arts et métiers est un grand établissement d’enseignement supérieur dédié à la formation tout au long de la vie. Créé par la Convention en 1794 sur proposition de l’abbé Henri Grégoire «pour perfectionner l’industrie nationale», le Cnam est aujourd’hui un établissement public à caractère scientifique, culturel et professionnel, doté du statut de grand établissement.

L’établissement public, ses 28 centres régionaux et ses 150 centres d’enseignement accueillent chaque année près de 100 000 élèves (salariés, demandeurs d’emploi, travailleurs indépendants), qui viennent au Cnam pour actualiser leurs connaissances, perfectionner leurs compétences, ou acquérir un diplôme, du niveau bac jusqu’aux diplômes de 3e cycle et d’ingénieur.

Pour répondre aux attentes de ses publics, le Cnam se donne pour objectif de proposer 70% de son offre de formation au format numérique, permettant de déployer des modes d’apprentissage pluriels (présentiel, hybride, à distance) et d’assurer l’accessibilité de son offre à tous, partout et à tout moment.

En complément de cet objectif le Cnam a inscrit dans son schéma directeur le développement de cours massifs, ouverts et en ligne (MOOC), pour le public francophone, qui viendra, sous des formes différentes, compléter son offre de formation diplômante. Les premiers cours dans les domaines du management, de la santé, de l’informatique et des mathématiques sont déjà en production.

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La plateforme

France Université Numérique (FUN MOOC) est la plate-forme nationale française présentée via un portail web visant à promouvoir l'utilisation des cours en ligne ouvert et massif (MOOC).

Les cours sont hébergés par une plateforme distincte du portail et accessibles gratuitement par tous après inscription. 

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