Workshop

Deep Learning pour la Reconnaissance de Chatons

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Apprendre

Envie de comprendre le deep learning par la pratique ?
De nombreux frameworks existent aujourd'hui pour faire du deep learning mais les tutoriaux s'adressent souvent aux initiés.

Cet atelier sera l'occasion de détailler les principes de base nécessaires à la compréhension de ces frameworks.
Nous explorerons des éléments aujourd'hui typiques dans les réseaux profonds : perceptron, descente de gradient, graphe de calcul, réseaux convolutionels, ReLU, pré-entraînement, adaptation à une nouvelle tâche, etc.

Cet atelier utilisera la bibliothèque TensorFlow, Il est fortement recommandé de l'avoir installé pour participer à ce workshop.

Rémi Emonet

Chercheur en Machine Learning ? Enseignant Web, Python et autres ? Instructeur Software Carpentry. Rémi Emonet est chercheur en Machine Learning au laboratoire Hubert Curien et maître de conférence à l'université Jean Monnet de Saint-Étienne. Passionné par différents domaines, il a progressivement glissé de l'ingénierie logicielle vers la recherche en machine learning et en vision par ordinateur. Convaincu par l'open source et le partage, il contribue entre autre à l'organisation ouverte « Software Carpentry » qui enseigne les bonnes pratiques aux scientifiques de toutes disciplines via des cours et des workshops Bash/R/Python/Git/Sql.

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