![[ИАД, осень 2025] Методы глубокого обучение. Лекция 6: Image Classification](https://i.ytimg.com/vi/tnFvp-QugwM/sddefault.jpg)
[ИАД, осень 2025] Методы глубокого обучение. Лекция 6: Image Classification
[ИАД, automne 2025] Méthodes d'apprentissage profond. Cours 6 : Image Classification
Thema UYQN
![[ИАД, осень 2025] Методы глубокого обучение. Лекция 6: Image Classification](https://i.ytimg.com/vi/tnFvp-QugwM/sddefault.jpg)
[ИАД, automne 2025] Méthodes d'apprentissage profond. Cours 6 : Image Classification
![Deep Learning 4 [Odd Semester 2025/2026 Telyu] - Convolutional Neural Network (CNN)](https://i.ytimg.com/vi/nrP8DzCDzJE/maxresdefault.jpg)
Apprentissage profond 4 [Semestre impair 2025/2026 Telyu] - Réseau de neurones convolutif (CNN)


Quantification de l'incertitude pour les réseaux de neurones en physique des particules - Anja BUTTER

Quantification de l'incertitude pour l'apprentissage profond en physique des astroparticules - Christian GLASER


Comparaison de l'architecture Big Llm - partie 2

![[ИАД, осень 2025] Методы глубокого обучения. Семинар 3: CNN Implementation](https://i.ytimg.com/vi/7XNGYyTWHO4/sddefault.jpg)
[ИАД, automne 2025] Méthodes d'apprentissage profond. Séminaire 3 : Implémentation de CNN

![Deep Learning 3 [Odd Semester 2025/2026 Telyu] - Deep Learning Computation](https://i.ytimg.com/vi/tgqh_a2ixhM/maxresdefault.jpg)
Deep Learning 3 [Odd Semester 2025/2026 Telyu] - Calcul de Deep Learning

Ying Fan: Transformateurs en boucle pour la généralisation de longueur

Andrew Gordon Wilson : Le deep learning n'est pas si mystérieux ou différent

Stanford CS230 | Automne 2025 | Cours 1 : Introduction au Deep Learning

Rétropropagation expliquée visuellement | Apprentissage profond (partie 2)

Ashok Vardhan: Attention avec Markov: Un cas curieux de transformateurs à couche unique

La Grande Comparaison des Architectures de LLM - Partie 2

![Deep Learning 2 [Odd Semester 2025/2026 Telyu] - Multilayer Perceptrons & Neural Network](https://i.ytimg.com/vi/Ncq5OgRG4ko/maxresdefault.jpg)
Deep Learning 2 [Odd Semester 2025/2026 Telyu] - Perceptrons multicouches et réseau neuronal
![Deep Learning 1 [Odd Semester 2025/2026 Telyu] - Introduction to Deep Learning](https://i.ytimg.com/vi/uruULYuXEFs/maxresdefault.jpg)
Deep Learning 1 [Odd Semester 2025/2026 Telyu] - Introduction au Deep Learning

PINN à résidus empilés pour la reconstruction d'état || 26 sept. 2025



Conférences- Des atomes aux algorithmes : la révolution de l'IA en Physique et Chimie
![[ИАД, осень 2025] Методы глубокого обучение. Лекция 3: Initialization, Normalization, CNN](https://i.ytimg.com/vi/CCwrJHJ-5CI/sddefault.jpg)
[ИАД, automne 2025] Méthodes d'apprentissage profond. Conférence 3 : Initialization, Normalization, CNN

![[ИАД, осень 2025] Методы глубокого обучения. Занятие 2: Optimization, Regularization](https://i.ytimg.com/vi/ISBiQuQoWdE/sddefault.jpg)
[ИАД, automne 2025] Méthodes d'apprentissage profond. Leçon 2 : Optimization, Regularization
![[ИАД, осень 2025] Методы глубокого обучения. Занятие 1: Introduction, MLP, Backpropagation](https://i.ytimg.com/vi/5nJy3tk-bBk/sddefault.jpg)
[IAD, automne 2025] Méthodes d'apprentissage profond. Leçon 1 : Introduction, MLP, Backpropagation

Problème de convergence anormale dans DeepONet || ML dans la modélisation du mélange turbulent || 5 septembre 2025

Stanford CS231N Deep Learning pour la vision par ordinateur | Printemps 2025 | Cours 6 : Architectures CNN

Stanford CS231N | Printemps 2025 | Cours 8 : Attention et Transformeurs

Stanford CS231N | Printemps 2025 | Cours 7 : Réseaux de neurones récurrents

Stanford CS231N | Printemps 2025 | Cours 5 : Classification d'images avec des CNN

Stanford CS231N | Spring 2025 | Lecture 4: Réseaux de neurones et rétropropagation

Stanford CS231N | Printemps 2025 | Cours 3 : Régularisation et optimisation

Prof. Sophie Langer | Conférencière principale - Percées statistiques et nouvelles perspectives en apprentissage profond...

Réseaux de neurones de Fredholm || 29 août 2025

Dr. Andrea Agazzi | Dynamique de regroupement dans les modèles de champ moyen des transformateurs


Juno Kim : Transformers résolvent prouvablement la parité efficacement avec Chain of Thought