Volumes horaires
- CM 0
- Projet 32.0
- TD 0
- Stage 0
- TP 0
- DS 0
Crédits ECTS
Crédits ECTS 4.0
Objectif(s)
Ce projet s'intéresse à l'implémentation d'algorithmes de deep learning appliqués à des images sur processeur GPU.
L'objectif est d'illustrer qu'une démarche d'adéquation entre algorithme et architecture est nécessaire à l'obtention d'une implantation efficace. Des flots de développement industriels sont mis en oeuvre dans cet enseignement.
Contenu(s)
Le projet se déroule en deux étapes:
- Etude du réseau de neurones convolutionnel avec sa base de données experimenté avec les outils standard (Keras...)
- implémentation en C/CUDA sur CPU/GPU des différentes couches du CNN avec optimisation de l'implantation sur GPU
Prérequis
Contrôle des connaissances
Semestre 9 - L'examen existe en français et en anglais 
lors de la dernière séance de projet, il y aura une présentation orale du travail réalisé. Un rapport de projet de 15 à 20 pages est également produit.
Rapport : 100%
Informations complémentaires
Semestre 9 - Le cours est donné uniquement en anglais
Cursus ingénieur->Masters->Semestre 9
Cursus ingénieur->Double-Diplômes Ingénieur/Master->Semestre 9
Bibliographie
CUDA programming guide, Nvidia