Mooc - Deep Learning

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.

Évaluation

Des épreuves hebdomadaires et une épreuve terminale de type QCM, permettent l’obtention de l’attestation de suivi avec succès.

L'enseignant

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.

Autre formation proposée par le Cnam dans ce domaine

Unité d'enseignement en formation à distance

• Apprentissage, Réseaux de neurones et Modèles graphiques