Objectifs : Deep Learning !

Comprendre les bases
de l’apprentissage profond.

Développer une première expérience
à travers des exemples simples et représentatifs.

Appréhender les technologies
Pytorch, Keras 3 et Jupyter lab.

Appréhender l’utilisation des super calculateurs,
l’utilisation des GPU …et favoriser les échanges :-)

Fidle est une formation organisée en 3 parties :

Pour découvrir ce qu’est le Deep Learning
Accessible à toutes et à tous, sans prérequis !

A destination de celles et ceux qui, maitrisant raisonnablement python, souhaitent résoudre un problème avec de l’IA.

Accessible pour celles et ceux qui ont suivi la seconde partie et qui souhaitent découvrir les dernières avancées de l’IA.

Objectifs pédagogiques

Comprendre les bases
de l’apprentissage profond.

Développer une première expérience
à travers des exemples simples et représentatifs.

Appréhender les technologies
Pytorch, Keras 3 et Jupyter lab.

Appréhender l’utilisation des super calculateurs,
l’utilisation des GPU …et favoriser les échanges :-)

Modalités

La formation est composée de 20 séquences, proposées en distanciel les jeudis à 14h00. Toutes les séquences sont disponibles en replay.

Chaque séquence comporte une partie théorique et des travaux pratiques, composés de notebooks Jupyter lab, que vous pouvez récupérer, mettre en œuvre et modifier à loisir, localement chez vous.

Vous pouvez librement récupérer et installer l’environnement de travaux pratiques Fidle. Une procédure détaillée est disponible sur notre site. L’environnement Fidle est disponible via Docker ou pip.

Les supports sont en anglais, les présentations en français.

Des attestations de présence peuvent être délivrées à l’issue de chaque séquence suivie en direct à destination, par exemple, des écoles doctorales pour les doctorants qui le souhaitent.

Toutes les séquences sont également disponibles en relay sur notre chaine Youtube. Il est ainsi possible de rattraper une séquence que vous n’avez pu suivre en direct.

Toutes les informations pratiques, sont disponibles sur notre site et diffusées par mail via notre liste d’information.

Pour rester informé, abonnez-vous à la liste :-)

Prérequis

Aucun prérequis n’est nécessaire pour la première partie.

Une maîtrise raisonnable de Python et de Numpy est souhaitable pour aborder la seconde et troisième partie.
Maîtriser Pandas, Matplotlib et Jupyter lab sont des plus.

Avoir installé votre environnement Fidle vous permettra d’effectuer les travaux pratiques. Des corrigés sont également disponibles en ligne.

La troisième partie nécessite d’avoir suivi et de maîtriser les concepts présentés durant la seconde partie.

Licence

L’ensemble de la formation FIDLE est librement disponible sous licence Creative Common : BY-NC-ND 4.0