Bio-Inspired machine learning : Fiche UE : Offre de formation

Nombre de crédits de l'UE : 3
Code APOGEE : INF2483M

Responsabilité de l'UE :

LEFORT MATHIEU

mathieu.lefortuniv-lyon1.fr

04.72.43.12.51

Type d'enseignement

Nb heures *

Cours Magistraux (CM)

12 h

Travaux Pratiques (TP)

18 h

* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.

Pré-requis :

Pré requis (souhaitables):
- programmation (python)
- algèbre matricielle de base
- équations différentielles

Compétences attestées (transversales, spécifiques) :

- Connaître les principes de l'apprentissage profond
- Savoir choisir l'algorithme d’apprentissage adapté au problème à résoudre
- Savoir utiliser les frameworks pour implémenter et entraîner des modèles d’apprentissage profond
- Savoir choisir les hyperparamètres d'un modèle d'apprentissage profond
- Évaluer les performances des modèles d’apprentissage profond

Programme de l'UE / Thématiques abordées :

L'UE se découpe en 3 parties:

- Principes de base des réseaux de neurones profond et réseaux convolutifs

- Apprentissage profond appliqué aux graphs (Graph Neural Networks, Graph Convolutional Networks, Graph Attention Networks, Variational Graph Auto-Encoders)

- Traitement naturel du langage avec des réseaux de neurones profonds

Parcours / Spécialité / Filière / Option utilisant cette UE :

M. mention : Informatique : M2 Intelligence artificielle

Date de la dernière mise-à-jour : 02/02/2024