 | Programme d’études 2023-2024 | English | |
| Introduction au Deep Learning | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| S-INFO-114 |
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| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Français | Français | 8 | 8 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
Contenu de l'AA
Le cours comprendra un exposé et des exercices sur les aspects:
- introduction et identification des cas d'applications qui justifient ce type d'approche.
- préparation de jeux de données d'apprentissage.
- définition d'architectures algorithmiques appropriées.
- expérimentation au sein d'écosystèmes logiciels, matériels et cloud.
Supports principaux non reproductibles
Tous les supports et outils du cours sont mis à la disposition des étudiants par Moodle, la plateforme e-learning de l'UMONS.
Support complémentaires non reproductibles
Tous les supports complémentaires seront accessibles sur Moodle, la plateforme e-learning de l'UMONS.
Autres références conseillées
Sans objet
Mode d'enseignement
- En présentiel
Types d'activités
- Cours magistraux
- Exercices dirigés
- Utilisation de logiciels
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend
Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera organisée
- Université de Mons - Mons
Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera évaluée
- Université de Mons - Mons