Cours sur l'apprentissage profond de la NYU - printemps 2021 (NYU-DLSP21)

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Nouvelle organisation du contenu

Ce semestre, nous avons réorganisé le matériel didactique. Au cours de la première moitié du semestre, nous avons couvert 3 sujets, s'étalant sur deux semaines, chacun étant suivi d'un devoir. De plus, à chaque cours magistral sont associés des travaux dirigés.

1. Historique, rétropropagation et descente de gradient.
2. Partage des paramètres : réseaux récurrents et convolutifs.
3. Modèles à base d'énergie (EBMs pour energy based models) à variable latente (LV pour latent variable).

Notez que nous avons remanié le programme et le contenu des cours. Nous avons traité les LV-EBMs comme un module de base, sur lequel il faut s'appuyer.

La seconde moitié du semestre

Alfredo pensait reproduire les mêmes travaux pratiques utilisés pour l'édition de l'année dernière, NYU-DLSP20, mais dans un ordre différent.

Cependant il n'a pas pu.

Les étudiants de cette année ont vu les LV-EBMs et on leur a parlé du gâteau. Alfredo ne pouvait donc pas prétendre qu'il n'existe pas et enseigner comme s'ils n'étaient pas conscients de l'éléphant dans la pièce. Cela aurait été intellectuellement malhonnête. Il a donc redessiné l'ensemble de ses diapositives.

Dépôt de ce semestre

C'est pourquoi ce dépôt a été créé. Il n'est pas prévu de faire le même travail insensé que l'année dernière, mais Alfredo a besoin d'un espace où poster des diapositives mises à jour, des notebooks et accueillir de nouvelles transcriptions/traductions. Le matériel de l'année dernière est toujours valable. Cette année, vous avez un point de vue différent. Un point de vue plus puissant.

Contenus précédents

Avant NYU-DLSP21, il y a eu :

• NYU-DLSP20 (version la plus importante)
• NYU-DLSP19
• AIMS-DLFL19
• CoDaS-HEP18
• NYU-DLSP18
• Purdue-DLFL16
• torch-Video-Tutorials

Plus d'informations

Consultez le site web du cours.