Deep Learning et vision par ordinateur (M2)
Dans le cadre du cours RDFIA (Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle) assuré par Matthieu Cord pour les master IMA et DAC de Sorbonne Université. Chargé de TP, mise en place de sujets sur la prise en main des réseaux de neurones convolutionnels et plusieurs de leurs usages, et leur compréhension.
Sujets de TP :
- TME 1-2 : SIFT et Bag of Words :
[Sujet] [Code et données] - TME 3 : Classification d’images par SVM :
[Sujet] [Données] - TME 4-5: Introduction aux réseaux de neurones :
[Sujet] [Supplément sur les gradients] [Code et données] - TME 6-7: Reseaux convolutionnels pour l’image :
[Sujet] [Code fourni] - TME 8 : Réseaux convolutionnels large et transfer learning :
[Sujet] [Code et données] - TME 9 : Visualisation des réseaux de neurones :
[Sujet] [Code et données] - TME 10-11 : Generative Adversarial Networks :
[Sujet] [Code GAN] [Code cGAN]
Introduction aux réseaux convolutionnels (M2)
Dans le cadre d’un cours d’ouverture en fin de master à Polytech, introduction aux réseaux de neurones pour la vision à des étudiants en électronique. Mise en place d’un sujet de TP sur la prise en main et la compréhension du fonctionnement d’un réseau de neurones pour la classification et du fine-tuning pour le transfert learning.
Java (L2)
Chargé de TD et de TP de Java pour des étudiants en license 2 d’informatique.