Ce cours vise à acquérir des notions avancées sur l’apprentissage machine, notamment
l'apprentissage de différents types d'architectures neuronales profondes et leurs
applications.
Le cours est divisé en deux parties: la première partie du cours couvrira l’apprentissage
supervisé d'architectures neuronales profondes, en particulier réseaux neuronaux
convolutifs et récurrents. La deuxième partie du cours portera principalement sur
l’apprentissage de modèles génératifs, la réduction de coût de calcul et une introduction
à l’apprentissage par renforcement.
- Enseignant: Saypraseuth Mounsaveng
- Enseignant: Marco Pedersoli