Ce cours porte sur les techniques de représentation et d’apprentissage profond les plus récentes. Il se concentre sur l’apprentissage supervisé, non supervisé et autosupervisté, mais aussi sur les méthodes d’enchâssement, l’apprentissage métrique et les réseaux convolutifs et récurrents. Il est illustré d’applications à la vision par ordinateur, la compréhension du langage naturel et la reconnaissance vocale.

Pour suivre ce cours, il est fortement conseillé d’avoir des prérequis en algèbre et d’avoir déjà suivi un cours introductif d’apprentissage machine ou de data science. D’après Yann Le Cun, ces cours sont destinés à des personnes de niveau bac+4 ou bac+5.

Instructeurs : Yann Le Cun & Alfredo Canziani