Formation continue - Du machine learning au deep learning -
Grenoble-INP (2 jours)
* Pour plus d'information, voir ici
Traitement de la parole - PHELMA (Grenoble-INP)
- CM 16h + TP 4h, plus d'information ici,
(slides disponibles sur Chamilo)
Introduction à l'apprentissage profond (deep learning) - PHELMA
(Grenoble-INP)
* Lectures (2h): ConvNet, RNN (jupiter notebook available on
Chamilo)
Fundamentals of Probabilistic Graphical Models - Master 2
MOSIG-SIAM (UGA)
* Lecture (2x1h30): Hidden Markov models
* Lab work (1h30): Practical application of an
HMM-based acoustic-phonetic decoder (slides disponibles sur
Chamilo)
Bayesian methods for data image analysis - Master 2 SIGMA (UGA)
- Lecture (2x2h): Gaussian Mixture models, Hidden-Markov model,
application to automatic speech recognition (slides
here)
Traitement du signal audio en temps-réel - PHELMA (Grenoble-INP)
* Lectures (2x2h) : (slides
here)
* Lab work (4*4h) : implementation of a real-time convolution
reverb (audio effect) (sujet
ici) / (ressources
ici)