Séminaire
Intelligence Artificielle - Séminaire 3 - Session 5 - Capsules de Hinton, API, langages et applications
Module LOGICIELS métiers et dématérialisationLes évolutions les plus récentes en deep learning, les capsules de Hinton. Les matériaux disponibles, langages et API pour les intégrer dans les applications.
Les capsules de Hinton sont une évolution des réseaux de deep learning. Une capsule embarque tous les éléments caractéristiques d’un objet, la « pose » : sa position, taille et orientation, luminosité et déformation par rapport à une représentation idéale.
La finalité d’un réseau de capsules est de fabriquer un « arbre syntaxique », avec des couches organisées en capsules, qu’il faut relier les unes aux autres.
Les API du deep learning : Tensor Flow de Google, Keras, PyTorch (Nvidia), DeepLearning4J (Java), CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit), etc.
Les applications possibles de « deep learning », réalisations concrètes et pratiques, avec des recommandations sur la manière de conduire les projets, sur la distinction qu’il faut faire entre la connaissance intime des algorithmes et leur mise en œuvre, via les API. Un discours à la fois métier et technique.
La finalité d’un réseau de capsules est de fabriquer un « arbre syntaxique », avec des couches organisées en capsules, qu’il faut relier les unes aux autres.
Les API du deep learning : Tensor Flow de Google, Keras, PyTorch (Nvidia), DeepLearning4J (Java), CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit), etc.
Les applications possibles de « deep learning », réalisations concrètes et pratiques, avec des recommandations sur la manière de conduire les projets, sur la distinction qu’il faut faire entre la connaissance intime des algorithmes et leur mise en œuvre, via les API. Un discours à la fois métier et technique.
20-06-2021
Claude Marson
(France)
14h30
Terminé
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