Aux personnes qui souhaiteraient suivre un cours en ligne sur le Deep Learning, je signale qu'un MOOC débutera prochainement sur la plate forme FUN (France Université Numérique).
En voici la description
Ce Mooc présente les réseaux de neurones profonds, qui constituent les fondements du « deep learning», et leur utilisation pour des problèmes de reconnaissance et classification de données. Un accent particulier sera porté aux données pauvres en sémantique comme les images.
Avec ce Mooc :
•vous comprendrez le fonctionnement et l’apprentissage des réseaux de neurones profonds, ainsi que l’importance de la convolution,
•vous comprendrez les raisons historiques de leur succès récent, ainsi que les évolutions récentes du domaine,
•vous maîtriserez les enjeux pour le déploiement massifs des algorithmes de deep learning, ainsi que les outils logiciels modernes
•vous saurez comment appliquer les méthodes de deep learning avec peu de données d’apprentissage, et comprendrez et questions ouvertes actuelles.
Format
Chaque module se compose de 5 à 6 séquences vidéos, de 10 minutes chacune en moyenne, suivies d'une ou deux questions qui permettent aux apprenants de faire le point sur leurs acquis.
Le professeur parle en français sur des supports de cours anglais.
Pour chaque séquence, des discussions sont ouvertes sur le forum. Les retours hebdomadaires aux principales questions posées sur les forums se feront en direct par hangout.
Les inscrits auront accès à tous les contenus (vidéos, documents et quizz) dès l’ouverture du Mooc et conserveront l’accès même après sa fermeture.
Prérequis
Ce cours requiert des connaissances de bases en calcul différentiel et en statistiques, de niveau premier cycle universitaire scientifique.
L'enseignant
Nicolas Thome
Nicolas Thome est professeur des universités au Conservatoire national des arts et métiers, et chercheur au laboratoire CEDRIC dans l’équipe MSDMA. Ces travaux portent sur l’apprentissage statistique appliqué à des problèmes de compréhension de données multimédia. Il est actuellement impliqué dans de nombreux projets collaboratifs français et internationaux sur le deep learning.
C'est ici: https://www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:CNAM+01031+session01/about
Effort estimé 3h30 par semaine. Du 12 mars au 22 avril
En voici la description
Ce Mooc présente les réseaux de neurones profonds, qui constituent les fondements du « deep learning», et leur utilisation pour des problèmes de reconnaissance et classification de données. Un accent particulier sera porté aux données pauvres en sémantique comme les images.
Avec ce Mooc :
•vous comprendrez le fonctionnement et l’apprentissage des réseaux de neurones profonds, ainsi que l’importance de la convolution,
•vous comprendrez les raisons historiques de leur succès récent, ainsi que les évolutions récentes du domaine,
•vous maîtriserez les enjeux pour le déploiement massifs des algorithmes de deep learning, ainsi que les outils logiciels modernes
•vous saurez comment appliquer les méthodes de deep learning avec peu de données d’apprentissage, et comprendrez et questions ouvertes actuelles.
Format
Chaque module se compose de 5 à 6 séquences vidéos, de 10 minutes chacune en moyenne, suivies d'une ou deux questions qui permettent aux apprenants de faire le point sur leurs acquis.
Le professeur parle en français sur des supports de cours anglais.
Pour chaque séquence, des discussions sont ouvertes sur le forum. Les retours hebdomadaires aux principales questions posées sur les forums se feront en direct par hangout.
Les inscrits auront accès à tous les contenus (vidéos, documents et quizz) dès l’ouverture du Mooc et conserveront l’accès même après sa fermeture.
Prérequis
Ce cours requiert des connaissances de bases en calcul différentiel et en statistiques, de niveau premier cycle universitaire scientifique.
L'enseignant
Nicolas Thome
Nicolas Thome est professeur des universités au Conservatoire national des arts et métiers, et chercheur au laboratoire CEDRIC dans l’équipe MSDMA. Ces travaux portent sur l’apprentissage statistique appliqué à des problèmes de compréhension de données multimédia. Il est actuellement impliqué dans de nombreux projets collaboratifs français et internationaux sur le deep learning.
C'est ici: https://www.fun-mooc.fr/courses/course-v1:CNAM+01031+session01/about
Effort estimé 3h30 par semaine. Du 12 mars au 22 avril
