INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET MULTIMEDIA
- Crédits ECTS : 5
- Nombre d'heures : 15 Cours, 13 TP
- Langue d'enseignement : Français
- Méthode d'enseignement : En présence
- Code : N9EN15
En bref
Objectifs
L'objectif de cette UE est de présenter des architectures de réseaux de neurones adaptées au traitement de données Multimédia.
Description
Après une introduction aux réseaux de neurones (2 Cours, 2 TP), différentes architectures neuronales sont présentées : réseaux convolutifs (3 Cours, 4 TP), réseaux récurrents (2 Cours, 3 TP), Autoencodeurs (1 Cours, 1 TP) et GANs (1 Cours, 1 TP) avec des applications essentiellement en traitement d'image et du langage natural. Les données audio/vidéo (1 Cours, 1 TP) et 3D (1 Cours, 1TP) et leur traitement par apprentissage profond sont également traitées.
Bibliographie
Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville : Deep Learning
Pré-requis nécessaires
Probabilités et Statistiques
Organisation
Contact(s)
CARLIER AXELLieu(x)
- Toulouse
