Description
Physique pour la Santé - 4e année - Semestre 1
UE2 - Optique - Acoustique - Programmation
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Modalités pédagogiques : 6 hC, 12 hTD, 24 hTP
Objectifs
Initiation aux approches d’apprentissage automatique (machine learning, deep learning …) pour comprendre les possibilités de l’IA en bio-ingénierie et santé.
Pré-requis obligatoires
Connaissance de Python
Contrôle des connaissances
Rapport de travaux pratiques
Syllabus
- Introduction aux éléments essentiels d'un réseau de neurones à partir de l'exemple de la régression linéaire. Calcul direct de la régression, fonction de coût (lost function). Régression linéaire par méthode itérative avec niotion de convergence et de sur-apprentissage
- Perceptron et réseau de neurones. Utilisation de bibliothèques (Keras, Tensorflow et éventuellement PyTorch)
- Exemple de classification, de régression. Réseaux récurrents
- Outils d'analyse de la partie apprentissage. Hyperparamètres.
Compétences visées
- Notion sur les briques élémentaires des réseaux de neurones