Méthodes d'apprentissage avancées

Ce module propose d'étudier les systèmes récents en apprentissage profond. D'une part, nous nous intéresserons aux systèmes récurrents et d'autres par aux approches non-supervisées génératives telles que les méthodes par réseaux antigonistes.

Approches récurrentes (RNN, LSTM, etc.)
Approches par transfert de connaissance
Méthodes génératives par réseau antagoniste (GAN, générateur, discriminateur, ...)
Classification d'images
Reconnaissance d'objets
Super-résolution
Translation en traitement de l'image (colorisation, transfert de style etc.)

Traitement du signal et de l'image