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Diversité scientifique et technologique
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> Formation

Réseaux de Neurones Formels - WPMGRNF7

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  • Volumes horaires

    • CM : 6.0
    • TD : 12.0
    • TP : 0
    • Projet : 0
    • Stage : 0
    Crédits ECTS : 2.0

Objectifs

Ce cours est destiné à fournir les bases nécessaires à la compréhension, l'analyse et la conception des réseaux neuromimétiques. Il aborde le domaine de l’apprentissage statistique en reconnaissance des formes, ainsi que les bases de l'évaluation quantitative de l'apprentissage. Une introduction sera faire sur 'apprentissage profond comme extension des perceptrons multicouches. Ce cours s'adresse à des étudiants issus de diverses disciplines et il est conçu de telle sorte qu'il soit accessible à la compréhension par des étudiants non rompus aux techniques mathématiques.

Contact Marion DOHEN, Anne GUERIN DUGUE

Contenu

Introduction
Modèles mathématiques : du neurone au réseau
Modèles linéaires, Mémoires associatives
Modèles non-linéaires, Perceptron multicouche
Introduction à l'apprentissage profond
Réseaux auto-organisants
Séparation de sources



Prérequis

Connaissance de base en mathématiques;

Contrôles des connaissances

SESSION 1 présentiel
Modalités d’examens : contrôle continu (CC, rapport de BE) et examen écrit
Documents autorisés : une feuille Recto-Verso manuscrite
Calcul de la note : 30% CC + 70% exam

SESSION 2 présentiel
Modalités d’examens : contrôle continu (CC, rapport de BE de la session 1) et examen écrit
Documents autorisés : une feuille Recto-Verso manuscrite
Calcul de la note : 30% CC (session 1) + 70% exam

SESSION 1 à distance
Modalités d’examens : contrôle continu (CC, rapport de BE) et examen écrit
Documents autorisés : tous
Calcul de la note : 30% CC + 70% exam

SESSION 2 à distance
Modalités d’examens : contrôle continu (CC, rapport de BE de la session 1) et examen écrit
Documents autorisés : tous
Calcul de la note : 30% CC (session 1) + 70% exam



SESSION 1 (présentiel) : 30% CC + 70% exam
SESSION 2 (présentiel) : 30% CC (session 1) + 70% exam
SESSION 1 (à distance) : 30% CC + 70% exam
SESSION 2 (à distance) : 30% CC (session 1) + 70% exam

Informations complémentaires

Cursus ingénieur->Masters->Semestre 9
Cursus ingénieur->Double-Diplômes Ingénieur/Master->Semestre 9

Bibliographie

Apprentissage statistique, G. Dreyfus, J.M. Martinez, M. Samuelides, M.B. Gordon, F. Badran, S. Thiria, Eyrolles, 2008

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mise à jour le 4 avril 2018

Université Grenoble Alpes