Réseaux neuronaux et systèmes flous

MLP Live session 25T3 Week8

MLP Live session 25T3 Semaine8

[M2L 2025] 4.2 A Broad Introduction to Topological Deep Learning - Mathilde Papillon

[M2L 2025] 4.2 Une introduction générale à l'apprentissage profond topologique - Mathilde Papillon

De vidrios de espín a redes neuronales de grafos: lo que a física le enseñó inteligencia artificial

Des verres de spin aux réseaux de neurones sur graphes : ce que l’intelligence artificielle a appris à la physique

AI Physics Deep Dive | Industrial Engineering Live Stream Series

Immersion dans la physique de l'IA | Série de live streams sur l'ingénierie industrielle

[M2L 2025] 1.2 Modularity and Compositionality for Collaborative, Efficient ... - Ivan Vulić

[M2L 2025] 1.2 Modularité et compositionnalité pour une collaboration et une efficacité ... - Ivan Vulić

[M2L 2025] 1.1 Introduction to Deep Learning and Transformers - Skanda Koppula

[M2L 2025] 1.1 Introduction au Deep Learning et aux Transformers - Skanda Koppula

Alphafold2 principios capacidades y limitaciones

Alphafold2 principes capacités et limites

Weight Initialization | Xavier | He | Zero | Symmetry Problem | Deep Learning Part 7

Initialisation des poids | Xavier | He | Zéro | Problème de symétrie | Deep Learning Partie 7

Geordie Williamson: Neural Networks for Mathematical Discovery (October 29, 2025)

Geordie Williamson: Réseaux de neurones pour la découverte mathématique (29 octobre 2025)

Hands-on Machine Learning -- Introduction to Artificial Neural Networks

Hands-on Machine Learning -- Introduction aux réseaux de neurones artificiels

[Paper Analysis] The Free Transformer (and some Variational Autoencoder stuff)

[Analyse d'article] Le transformateur libre (et quelques notions d'auto-encodeur variationnel)

MLP Live session Week 6

Session live MLP Semaine 6

Differential Equations as Neural Network Representations || Oct 31, 2025

Représentation des équations différentielles par les réseaux de neurones || 31 oct. 2025

MLP 25 T3 Week6

MLP 25 T3 Semaine 6

Mystères mathématiques d’intelligences pas si artificielles - Stéphane Mallat

MLP_Week5_LiveSession

Session en direct de la semaine 5 de MLP

Séminaire DIC-ISC-CRIA - 23 octobre 2025 par Terry SEJNOWSKI

[ИАД, осень 2025] Foundation models for spatial-time series. Занятие 5

[ИАД, automne 2025] Foundation models for spatial-time series. Занятие 5

Bin Yu — Understanding Deep Learning Models via Interaction Importance (Sept. 25, 2025)

Bin Yu — Comprendre les modèles d'apprentissage profond via l'importance des interactions (25 sept. 2025)

Alejandro Ribeiro — Spectral Analyses of Graph Neural Networks (Sept. 26, 2025)

Alejandro Ribeiro — Analyses spectrales de réseaux neuronaux graphiques (26 septembre 2025)

Stanford CS230 | Autumn 2025 | Lecture 4: Adversarial Robustness and Generative Models

Stanford CS230 | Automne 2025 | Cours 4 : Robustesse adversariale et modèles génératifs

Stanford CME295 Transformers & LLMs | Autumn 2025 | Lecture 2 - Transformer-Based Models & Tricks

Stanford CME295 Transformers et LLMs | Automne 2025 | Conférence 2 - Modèles basés sur les Transformers et astuces

Stanford CME295 Transformers & LLMs | Autumn 2025 | Lecture 1 - Transformer

Stanford CME295 Transformers & LLMs | Automne 2025 | Cours 1 - Transformer

Stabilizing PDE-ML system || How Does Neural Network Training Work || Oct 17, 2025

Stabilisation du système PDE-ML || Comment fonctionne l'entraînement des réseaux de neurones || 17 octobre 2025

Regularization | L1 & L2 | Dropout | Data Augmentation | Early Stopping | Deep Learning Part 4

Régularisation | L1 et L2 | Dropout | Augmentation de données | Arrêt précoce | Apprentissage profond Partie 4

[ИАД, осень 2025] Методы глубокого обучение. Лекция 6: Image Classification

[ИАД, automne 2025] Méthodes d'apprentissage profond. Cours 6 : Image Classification

Deep Learning 4 [Odd Semester 2025/2026 Telyu] - Convolutional Neural Network (CNN)

Apprentissage profond 4 [Semestre impair 2025/2026 Telyu] - Réseau de neurones convolutif (CNN)

MLP_25T3_Week3_Session2

MLP_25T3_Semaine3_Séance2

Uncertainty quantification for neural networks in particle physics - Anja BUTTER

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

Uncertainty quantification for deep learning in astroparticle physics - Christian GLASER

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

Energy flow networks for jet quenching studies - Joao Gonçalves

Big Llm architecture comparison - part 2

Comparaison de l'architecture Big Llm - partie 2

MLP_T32025_Week3_LiveSession1

MLP_T32025_Semaine3_SessionEnDirect1

[ИАД, осень 2025] Методы глубокого обучения. Семинар 3: CNN Implementation

[ИАД, automne 2025] Méthodes d'apprentissage profond. Séminaire 3 : Implémentation de CNN

MLP Project Live Session

Session en direct du projet MLP

Deep Learning 3 [Odd Semester 2025/2026 Telyu] - Deep Learning Computation

Deep Learning 3 [Odd Semester 2025/2026 Telyu] - Calcul de Deep Learning

Ying Fan: Looped Transformers for Length Generalization

Ying Fan: Transformateurs en boucle pour la généralisation de longueur

Andrew Gordon Wilson: Deep Learning is Not So Mysterious or Different

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

Stanford CS230 | Autumn 2025 | Lecture 1: Introduction to Deep Learning

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

Backpropagation Visually Explained | Deep Learning Part 2

Rétropropagation expliquée visuellement | Apprentissage profond (partie 2)