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Séance
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Date
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Description
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1
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06 mai
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- Contenu du cours, objectifs et attentes
- Introduction aux modèles génératifs profonds
- Revue (Théorie des Probabilités)
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2
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13 mai
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- Revue (Théorie des Probabilités) -cont.-
- Revue (Deep Learning)
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3
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20 mai
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- Revue (Deep Learning) -cont.-
- Évaluation des échantillons générés
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4
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27 mai
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Quiz 1
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5
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03 juin
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- Generative Adversarial Networks (GANs) -
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6
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10 juin
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- Generative Adversarial Networks (GANs) -cont.-
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7
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17 juin
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- Variational Autoencoders (VAEs)
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8
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26 juin (jeudi)
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Quiz 2
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9
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08 juil
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10
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15 juil
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11
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22 juil
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- Modèles autorégressifs
- Transformers et GPTs
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12
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29 juil
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Quiz 3
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13
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05 août
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Présentation orale des projets de session
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