INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET MULTIMEDIA

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    En bref

  • Crédits ECTS : 5
  • Nombre d'heures : 15 Cours, 13 TP
  • Langue d'enseignement : Français
  • Méthode d'enseignement : En présence
  • Code : N9EN15

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

 

Conditions d'admission

Probabilités et Statistiques

Organisation

Contact(s)

CARLIER AXEL

Lieu(x)

  • Toulouse

Contactez l’ENSEEIHT

L’École Nationale Supérieure d'Électrotechnique, d'Électronique, d'Informatique, d'Hydraulique et des Télécommunications

2, rue Charles Camichel - BP 7122
31071 Toulouse Cedex 7, France

+33 (0)5 34 32 20 00

Certifications

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