/bootcamp-iid-2023-deep-learning

Diapositives et matériel supplémentaire pour la présentation "Introduction au Deep Learning" du Bootcamp IID 2023

Primary LanguageJupyter NotebookGNU General Public License v3.0GPL-3.0

Introduction à l'apprentissage profond et PyTorch

Présentation des bases de l'apprentissage profonds avec des exemples utilisant PyTorch et Poutyne. Les concepts suivants seront abordés:

  • Neurone
  • Couche pleinement connectée
  • Fonctions d'activation
  • Fonctions de perte
  • Régularisation
  • Entraînement et descente en gradient
  • Base des réseaux à convolutions

Prérequis: Connaissances de base en apprentissage automatique (présentation précédente)

Exécuter les notebooks

Pour exécuter les notebooks avec un GPU (beaucoup plus rapide), vous pouvez utiliser Google Colab.

  1. Notebook avec le California house-prices dataset (sklearn_dataset_training.ipynb)
  2. Notebook avec MNIST (introduction_pytorch_poutyne.ipynb)
  3. Notebook avec du transfert d'apprentissage (transfer_learning.ipynb)