Introduction aux techniques de deep learning et formation à pytorch et à la logique modulaire.
- Nouvelle structure de données (tensor)
- Graphe de calcul, gradient et propagation de l'erreur
- Optimisation
- Construction d'un réseau de neurone simple
- Cas MNIST
- Reflexion sur les architectures à convolution