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Deep learning pour la classification d'image

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Le cours couvrira le deep learning: une revue historique et les principales étapes techniques qui mènent à l'état de l'art actuel, les verrous et les leviers des réseaux entièrement connectés et convolutionnels. Nous vous apprendrons à utiliser les librairies open source les plus populaires (tensorflow, keras, pytorch). Vous utiliserez ces compétences pour créer des solutions de deep learning pour un problème de classification d'image réelle grâce un datacamp.

  • Dates :juin / juillet 2018
  • Durée :2 jours
  • Lieu :Ecole polytechnique Executive Education
  • Tarif :1590

Objectifs

  1. - Comprendre l'évolution des réseaux de neurones et les raisons du succès actuel du deep learning. - Apprendre les principales réussites dans la classification d'images. - Obtenir une formation pratique avec les bibliothèques de deep learning les plus populaires. - Comprendre les principes de conception, les outils de diagnostic et les effets des différents verrous et leviers. - Acquérir de l'expérience pratique sur un problème réel. Apprendre à lire et réutiliser les solutions de vos collaborateurs.

Programme

Jour 1
MATIN

Une perspective historique des réseaux de neurones et du deep learning (3h)
 
- L'aube: la classification linéaire et le perceptron. Le principe de la correction d'erreur. Le défi du problème XOR et le premier hiver AI. (30 minutes)
- L'âge d'or: la différentiabilité et le sigmoïde. Descente de gradient et rétropropagation. Le réseau neuronal convolutif et les premières applications industrielles. L'idée du filtrage. Régularisation: early stopping et weight decay: "la taille des poids est plus importante que la taille du réseau". Les défis de la non-convexité, des minima locaux et le vanishing gradient: le deuxième hiver de l'IA et l'âge d'or du filtrage SIFT et Haar et le support vector machhine (1h)
- La renaissance: la percée du unsupervised layer-wise pre-training et le chat de Google. La tempête parfaite: la puissance de calcul (GPU), les grands ensembles de données (la compétition imagenet) et les astuces algorithmiques (dropout, max pooling et les non linéarités ReLU). Au-delà des images: NLP, AlphaGo, la machine neuronale de Turing, les réseaux de mémoire. Multimodalité: sous-titrage d'image. Les défis de la génération d'images (2h)

APRES-MIDI Nous vous entrainerons à utiliser les librairies open source les plus populaires (tensorflow, keras, pytorch).

- Nous vous proposerons un exemple de jeu de données et un notebook iPython distant (fonctionnant sur un serveur GPU) avec des exercices qui aideront votre compréhension des différents ingrédients des réseaux neuronaux: le type de couches, le nombre de couches, le nombre de neurones, les types de non-linéarités et les différentes techniques de régularisation. Nous expliquerons les principes théoriques derrière le over et l'underfitting. Nous allons vous montrer comment lire les courbes d'apprentissage et détecter les différents types de problèmes d'optimisation, et identifier les solutions possibles. Nous allons vous montrer comment utiliser les réseaux pré-formés existants pour le feature extraction.

Jour 2

Renforcez les compétences acquises le premier jour grâce à un data challenge collaboratif avec des données réelles. En utilisant un environnement de développement collaboratif, vous travaillerez avec les autres participants pour trouver le meilleur algorithme pour résoudre le problème.

MATIN / APRES-MIDI

- Nous vous fournirons un ensemble de données d'images et une plateforme pour soumettre votre code de réseau neuronal. Vos soumissions seront évaluées et les résultats seront affichés sur un tableau de classement. Après une phase initiale, le code soumis sera disponible pour révision et partage afin de combiner les idées des autres et d'optimiser vos réseaux neuronaux.

 

 

 

Intervenants

  1. Responsable scientifique
    Balazs
    Chercheur au sein du Laboratoire de l'Accélérateur Linéaire du CNRS

    Voir sa biographie complète ici

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