Cours d'apprentissage profond dispensés à l'ENSEEIHT

Ce répertoire regroupe certaines ressources utilisées pendant mes divers cours d'apprentissage profond à l'ENSEEIHT.

Introduction aux réseaux de neurones

Cours  :  Réseaux de neurones

   TP      :  TP Implémentation de réseaux de neurones avec la librairie Numpy

   TP      :  TP Réseaux de neurones avec Keras/Tensorflow

Réseaux de neurones convolutifs

Cours  :  Réseaux de neurones convolutifs

   TP      :  TP Classification d'images de chiens et chats

Cours  :  Architectures convolutives avancées

Cours  :  Détection d'objet

   TP      :  Implémentation simplifiée de YOLO

Cours  :  Segmentation d'image et estimation de posture

   TP      :  Estimation de posture - Partie 1

   TP      :  Estimation de posture - Partie 2

Problèmes séquentiels

Cours  :  Réseaux de neurones récurrents

   TP      :  Classification et génération de texte

Cours  :  Attention, Transformers et LLM

   TP      :  Transformers pour la classification de texte

   TP      :  Transformers pour la génération de texte

   TP      :  Retrieval Augmented Generation

Apprentissage auto-supervisé

Cours  :  Apprentissage auto-supervisé

   TP      :  Auto-encodeurs

Apprentissage semi-supervisé

Cours  :  Apprentissage semi-supervisé

   TP      :  Apprentissage semi-supervisé

Méthodes génératives

Cours  :  Méthodes génératives

   TP      :  Génération de visages avec DCGAN

   TP      :  Génération de chiffres manuscrits par diffusion