• Composante

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

Description

Ce cours se décompose en deux sous-parties ; une première qui traitera des réseaux de neurones récurrents pour le traitement des données séquentielles, ainsi que d’une introduction aux architectures de Transformers. Une seconde, indépendante, qui présentera des avancées récentes en apprentissage faiblement supervisé : apprentissage auto-supervisé (autoencodeurs, méthodes contrastives), apprentissage semi-supervisé, ou encore méthodes génératives.

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