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Code source wiki de Introduction au deep learning

Version 4.32 par Parisa Rastin le 28/04/2025 - 11:18
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1 (% class="relative-table wrapped" style="width:100.0%" %)
2 |(% class="highlight-#fff0b3" colspan="11" data-highlight-colour="#fff0b3" rowspan="3" style="text-align:left" title="Couleur d'arrière-plan : Jaune clair 100 %" %)(((
3 (% style="color:#000080" %)**Introduction au deep learning**
4
5 (% style="color:#000080" %)**8KUAEN12**
6 )))|(% colspan="2" style="text-align:center" %)(((
7 **ECTS**
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11 **SEMESTRE**
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13
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38 **Langues d'enseignement**
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46 **Responsable(s)**
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50 [[Parisa Rastin>>mailto:parisa.rastin@univ-lorraine.fr||shape="rect"]][[~[~[image:url:https://play-lh.googleusercontent.com/kMofEFLjobZy_bCuaiDogzBcUT-dz3BBbOrIEjJ-hqOabjK8ieuevGe6wlTD15QzOqw~|~|width="16" class="KAlRDb n3VNCb"~]~]>>url:https://www.linkedin.com/in/parisa-rastin-b1675474/||shape="rect"]][[~[~[image:attach:index.png~|~|thumbnail="true" width="16"~]~]>>url:https://www.researchgate.net/profile/Parisa-Rastin||shape="rect"]]
51 )))
52 )))
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54 **Mots clefs**
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56 ===== (% style="color:#000000" %)Intelligence artificielle, réseaux de neurones profonds(%%) =====
57 )))
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59 **Prérequis**
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61 ===== (% style="color:#000000" %)Introduction à l'apprentissage automatique, programmation en python(%%) =====
62 )))
63 |(% class="highlight-#c1c7d0" colspan="18" data-highlight-colour="#c1c7d0" title="Couleur d'arrière-plan : Gris moyen 45 %" %)(((
64 **Objectif pédagogique**
65 )))
66 |(% colspan="18" %)Ce cours présente les connaissances théoriques et pratiques sur l'apprentissage profond et son utilisation. Dans ce cadre, nous apprendrons à créer des modèles profonds et à étudier l'impact de différents paramètres sur la qualité des performances des modèles.
67 |(% class="highlight-#c1c7d0" colspan="18" data-highlight-colour="#c1c7d0" title="Couleur d'arrière-plan : Gris moyen 45 %" %)(((
68 **Organisation et contenus**
69 )))
70 |(% colspan="18" %)(((
71 Chaque séance comprend une heure de cours (cours + discussion sur les difficultés du TD précédent) ainsi que deux heures de TD.
72
73 Les TD sont basés sur la construction de différents modèles de deep learning en utilisant le langage de programmation Python.
74
75
76 **En cours :**
77
78 === **Introduction au Deep Learning** ===
79
80 * Comprendre les principes fondamentaux du Deep Learning.
81 * Se familiariser avec les concepts clés des réseaux de neurones et des architectures profondes.
82 * Appréhender les applications concrètes et les enjeux de cette technologie.
83
84 **Les Concepts de Base du Deep Learning**
85
86 * Les Réseaux de Neurones Artificiels** **(couche d'entrée, couches cachées, couche de sortie, fonctions d'activation)
87 * Architecture des Réseaux de Neurones Profonds (perceptron, MLP, CNN, RNN)
88
89 **Apprentissage et Optimisation dans le Deep Learning**
90
91 * Rétropropagation (Backpropagation) et Optimisation
92 * Problèmes d’optimisation et techniques avancées ( vanishing gradient, overfitting et sous-apprentissage, régularisation et dropout)
93
94 **Transformers et Generative Models**
95
96 * Le Modèle Transformer : Architecture et Mécanisme d'Attention
97 * Prétraitement des Données et Fine-Tuning des Transformers
98 * Les Modèles Génératifs : GAN et VAE
99 * Les Modèles de Diffusion
100
101 **En TD :**
102
103 * Implémentation d'un réseau neuronal simple avec PyTorch.
104 * Construction d'un modèle de réseau neuronal pour la classification.
105 * Entraînement du modèle avec PyTorch.
106 * Évaluation de la performance du modèle sur des données de test.
107 * Application de techniques de régularisation sur un réseau pour éviter le sur-apprentissage.
108 * Optimisation de l’apprentissage avec un scheduler de taux d’apprentissage.
109 * Déploiement d'un modèle entraîné en ligne pour une application réelle (par exemple, une interface de prédiction de texte ou d’image).
110
111 **Projet :**
112
113 Appliquer tout ce qui a été appris dans le cadre d’un projet final.
114 )))
115 |(% class="highlight-#c1c7d0" colspan="18" data-highlight-colour="#c1c7d0" title="Couleur d'arrière-plan : Gris moyen 45 %" %)(((
116 **Compétences**
117 )))
118 |(((
119 (% style="color:#0070c0" %)**Niveaux**
120 )))|(% colspan="17" %)(((
121 (% style="color:#0070c0" %)**Description et verbes opérationnels**
122 )))
123 |(((
124 **Connaître(% style="color:#0070c0" %) (%%)**
125 )))|(% colspan="17" %)Identifier les différents modèles d'apprentissage profond et déterminer le modèle le plus approprié en fonction du problème à résoudre et du type de données disponible.
126 |(((
127 **Comprendre**
128 )))|(% colspan="17" %)Analyser le fonctionnement des modèles et de leurs composants, en comprenant les mécanismes sous-jacents.
129 |(((
130 **Appliquer(% style="color:#0070c0" %) (%%)**
131 )))|(% colspan="17" %)Implémenter les différents modèles sur des ensembles de données complexes, telles que des images, des textes, etc.
132 |(((
133 **Analyser(% style="color:#0070c0" %) (%%)**
134 )))|(% colspan="17" %)Interpréter les résultats obtenus et procéder à une analyse critique de leur validité et de leur pertinence.
135 |(% colspan="1" %)(((
136 **Synthétiser**
137 )))|(% colspan="17" %)Intégrer les connaissances acquises sur les modèles de deep learning, en expliquant les principes communs ainsi que les différences entre les modèles.
138 |(% colspan="1" %)(((
139 **Évaluer**
140 )))|(% colspan="17" %)Juger de la pertinence et de la performance d'un modèle pour un problème donné, en le comparant de manière rigoureuse avec d'autres solutions existantes.
141 |(% class="highlight-#c1c7d0" colspan="18" data-highlight-colour="#c1c7d0" %)(((
142 (% class="kYiyGk sc-14kwckt-9" %)**Contributions aux Objectifs de Développement Durable des Nations Unies**
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324 |(% class="highlight-#c1c7d0" colspan="18" data-highlight-colour="#c1c7d0" title="Couleur d'arrière-plan : Gris moyen 45 %" %)(((
325 **Modalités de contrôle des connaissances et compétences**
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328 Contrôle Continu
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