Introduction à l'apprentissage profond
L'apprentissage profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui se concentre sur l'apprentissage de représentations de caractéristiques complexes et hiérarchiques à partir de données brutes en utilisant des réseaux neuronaux artificiels. Le cours couvre les principes fondamentaux, les mathématiques sous-jacentes, les concepts d'optimisation (descente de gradient, rétropropagation), les modules de réseau (couches linéaires, convolutionnelles, de pooling) ainsi que les architectures courantes (CNN, RNN). Les applications présentées incluent la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et l'apprentissage par renforcement. Les étudiants utiliseront la bibliothèque d'apprentissage profond PyTorch pour les implémentations et réaliseront un projet final basé sur une situation réelle.
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Résumé du contenu
L'apprentissage profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui se concentre sur l'apprentissage de représentations hiérarchiques complexes à partir de données brutes en utilisant des réseaux de neurones artificiels. Ce cours couvre les principes fondamentaux, les mathématiques sous-jacentes, les concepts d'optimisation (descente de gradient, rétropropagation), les modules de réseau (couches linéaires, convolutionnelles, de pooling) et les architectures courantes (CNNs, RNNs). Les applications présentées incluent la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et l'apprentissage par renforcement. Les étudiants utiliseront la bibliothèque d'apprentissage profond PyTorch pour l'implémentation et réaliseront un projet final sur une situation du monde réel.
Résumé succinct des objectifs essentiels : Maîtriser la théorie de l'apprentissage profond, implémenter des modèles avec PyTorch, comprendre les architectures spécialisées (CNNs, RNNs, Transformers) et appliquer ces concepts à la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la prise de décision séquentielle.
Objectifs d'apprentissage
- Expliquer les fondements mathématiques et les techniques d'optimisation principales (descente de gradient, rétropropagation) nécessaires à l'entraînement des réseaux de neurones profonds.
- Utiliser efficacement le cadre d'apprentissage profond PyTorch pour implémenter, entraîner et déboguer des architectures modernes à l'aide de l'accélération CUDA et de techniques de gestion efficace des données.
- Concevoir et analyser des architectures spécialisées, notamment les réseaux de neurones convolutifs (CNNs) pour les données d'image et le modèle Transformer pour les dépendances séquentielles.
- Appliquer les techniques d'apprentissage profond pour résoudre des problèmes pratiques dans les domaines d'application clés : vision par ordinateur, traitement du langage naturel et apprentissage par renforcement.
- Évaluer les modèles selon leur robustesse, leur interprétabilité et leur équité éthique, en comparant les forces de divers paradigmes avancés (ex. : modèles génératifs, apprentissage semi-supervisé).