Programme d’études 2021-2022English
Advanced Deep Learning
Activité d'apprentissage
CodeTitulaire(s)Co-Titulaire(s)Suppléant(s) et autre(s)Établissement(s)
I-ILIA-202
  • MAHMOUDI Sidi
      • UMONS
      Langue
      d’enseignement
      Langue
      d’évaluation
      HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
      d’enseignement
      AnglaisAnglais66000Q1


      Contenu de l'AA

      - Implémentation et exploitation de nouvelles architectures neuronales (CNN, RNN, LSTM, etc.)
      - Mise en oeuvre des techniques d'évaluation de performances, interprétation et visualisation des résultats d'apprentissage profond.
      - Optimisation des performances : réglage d'hyper paramètres, régularisation, normalisation, validation croisée, etc.
      - Explicabilité et interprétabilité de réseaux de neurones profonds.

      Supports principaux non reproductibles

      Sans objet

      Support complémentaires non reproductibles

      Sans objet

      Autres références conseillées

      Sans objet

      Mode d'enseignement

      • Mixte

      Types d'activités

      • Cours magistraux
      • Travaux pratiques
      • Projet sur ordinateur
      • Etudes de cas

      Evaluations

      Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend

      (*) HT : Heures théoriques - HTPE : Heures de travaux pratiques encadrés - HTPS : Heures de travaux pratiques supervisés - HD : Heures diverses - HR : Heures de remédiation - Dans la colonne Pér. (Période), A=Année, Q1=1er quadrimestre et Q2=2e quadrimestre
      Date de dernière mise à jour de la fiche ECTS par l'enseignant : 16/05/2021
      Date de dernière génération automatique de la page : 06/05/2022
      20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
      Tél: +32 (0)65 373111
      Courriel: info.mons@umons.ac.be