Gunter Roth (NVIDIA); Guillaume Barat (NVIDIA).

Deep Learning, Machine Learning, CNN, DNN, Réseau de neurones, apprentissage profond, Digits, Caffe, Torch, Theano, TensorFlow, GPU.

Rex sur les principaux frameworks de Deep Learning - Conseils pour bien démarrer son projet Deep Learning (Caffe, Torch, Digits, Tensorflow, …)

• Présenter les principaux framework et outils de Deep Learning (Apprentissage profond).

• Se poser les bonnes questions avant de démarrer un projet de DL (Deep learning).

• “Designer” la bonne infrastructure matérielle pour un usage Deep Learning

Après une brève illustration des multiples usages Deep Learning, nous présenterons les principaux frameworks de Deep Learning (Caffé, Torch, TensorFlow, Theano, CNTK, MXNet…) ainsi que des outils facilitant la prise en main de ces technologies (Digits, TensorRT…).

Nous proposerons par la suite une démarche permettant de mettre en place avec succès un projet de Deep Learning et de réaliser les bons choix d’infrastructures.

Une présentation sera faite par le porteur (30-45 min) suivie par une table ronde / discussion. Les auditeurs serotn encouragés à présenter leur cas d'application ou retours d'expérience.

Intérêt pour les réseaux de neurones

https://etherpad.in2p3.fr/p/JDEV2017.T7.GT07

Vous pouvez vous servir de ce pad collaboratif pour y inscrire vos commentaires, un résumé / restitution en sera fait qui sera inclus dans le compte rendu du GT.

• Préalablement au jour J: L'idée est de faire remonter les attentes et les questionnements.
• Jour J: Prendre des notes et des réflexions collaborativement.

Attention, les PADs sont détruits après quelques semaines d'inactivité.