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Méthodes d'apprentissage avancées

  • Composante

    ENSEIRB-MATMECA

Code interne

ET9IA347

Description

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.

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Syllabus

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.)

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Informations complémentaires

Traitement du signal et de l'image

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Modalités de contrôle des connaissances

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves

Type d'évaluationNature de l'épreuveDurée (en minutes)Nombre d'épreuvesCoefficient de l'épreuveNote éliminatoire de l'épreuveRemarques
Epreuve TerminaleEcrit601sans document calculatrice autorisée

Seconde chance / Session de rattrapage - Épreuves

Type d'évaluationNature de l'épreuveDurée (en minutes)Nombre d'épreuvesCoefficient de l'épreuveNote éliminatoire de l'épreuveRemarques
Epreuve terminaleEcrit601sans document calculatrice autorisée