Deep learning - 5PMSDL20

Objectif(s)

Ce cours est une introduction aux différents concepts de l'apprentissage profond. L'objectif est à la fois d'avoir une vision assez globale de ce domaine dans le peu de temps imparti, et d'aborder les notions et outils qui seront mis en œuvre dans les projets (projet parole et audio et projet image et accélération matérielle).

Contenu(s)

• Une première partie (2h) est une introduction à l'apprentissage automatique de réseaux de neurones profonds. Cette introduction fera notamment le lien entre l'apprentissage de modèles linéaires et l'apprentissage de réseaux de neurones artificiels. Certaines notions de ce cours feront écho au cours d'apprentissage automatique du tronc commun SICOM.
• La deuxième partie (2h) est axée sur les modèles de réseaux de neurones profonds couramment utilisés en traitement d'image, parole et audio notamment (FF-DNNs, CNNs, RNNs, CRNNs, etc.).
• La troisième partie (2h) illustre l'utilisation de l'apprentissage profond en traitement des signaux acoustiques (parole et audio) et en traitement d'image, et servira d'introduction au projet parole et audio et au projet image et accélération matérielle qui utiliseront ces techniques.

• Connaissances fondamentales en probabilités et statistiques
• Connaissances fondamentales en traitement du signal et traitement de l'information