GEI898 - Apprentissage profond avancé

Cible(s) de formation

Connaître et comprendre les mécanismes sous-jacents aux architectures avancées contemporaines d’apprentissage profond; choisir et appliquer l’architecture et les hyperparamètres appropriés de réseaux de neurones complexes à une application spécifique et en critiquer les performances obtenues, en vue d’une itération des données, de l’architecture et/ou de l’entraînement; utiliser les cadriciels appropriés pour concevoir, entraîner, valider et comparer à l’état de l’art un réseau de neurones complexe.

Contenu

Familles d’architectures (autoencodeur [variationnel], modèles antagonistes, jetons, modèles transformeurs et mécanismes d’attention, diffusion stable); mathématiques sous-jacentes (divergence de Kullback–Leibler, chaîne de Markov); applications (détection d’anomalies, traitement audio simple, modèles de langage simples, débruitage); cadriciels d’apprentissage profond.

Préalable(s)

(GRO720 et GRO721 et GRO722 et GEI890 et GEI895)

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* Sujet à changement