Apprentissage par réseaux de neurones profonds

3 crédits · 2e ou 3e cycle

Fournir des connaissances permettant la réalisation pratique de réseaux de neurones profonds pour la classification et donnant un aperçu des concepts et développements sur les architectures profondes, afin de stimuler les idées de recherche. Présentation des concepts de base : historique, fonctions d'activation et coûts, calcul des gradients et rétro-propagation, régularisation, techniques d'entraînements et architectures à convolution type CNN (AlexNet, ResNet, VGG). Survol horizontal et rapide des concepts plus avancés (réseaux génératifs GAN, réseaux récurrents (RNN, LSTM, GRU), auto-encodeurs, parallélisation et modèles d’attention). L'étudiant qui a déjà suivi le cours de premier cycle GLO-4030 ne peut s'inscrire à ce cours. Université du Québec à Trois-Rivières 3351, boulevard des Forges, Trois-Rivières (Québec) G8Z 4M3 Information générale : crmultiservice@uqtr.ca Téléphone : 819 376-5011 Sans frais : 1 800 365-0922 Liens utiles Admission Futurs étudiants internationaux Campus et centres universitaires Services aux étudiants Découvrir l'UQTR Journées portes ouvertes Logement et résidences Pourquoi choisir l'UQTR?