Formation Deep Learning, Niveau Avancé

Code formation

dladv

Duration

28 hours (généralement 4 jours pauses comprises)

Pré requis

Good understanding of Machine Learning. At least theoretical knowledge of Deep Learning.

Overview

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones.

Machine Translated

Plan du cours

  • Machine Learning Limitations
  • Machine Learning, Non-linear mappings
  • Neural Networks
  • Non-Linear Optimization, Stochastic/MiniBatch Gradient Decent
  • Back Propagation
  • Deep Sparse Coding
  • Sparse Autoencoders (SAE)
  • Convolutional Neural Networks (CNNs)
  • Successes: Descriptor Matching
  • Stereo-based Obstacle
  • Avoidance for Robotics
  • Pooling and invariance
  • Visualization/Deconvolutional Networks
  • Recurrent Neural Networks (RNNs) and their optimizaiton
  • Applications to NLP
  • RNNs continued,
  • Hessian-Free Optimization
  • Language analysis: word/sentence vectors, parsing, sentiment analysis, etc.
  • Probabilistic Graphical Models
  • Hopfield Nets, Boltzmann machines
  • Deep Belief Nets, Stacked RBMs
  • Applications to NLP, Pose and Activity Recognition in Videos
  • Recent Advances
  • Large-Scale Learning
  • Neural Turing Machines

 

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