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--- dima:start [2025/02/19 14:21] – [Trimestre recherche DIMA] edecenciere
+++ dima:start [2025/06/18 12:06] (current) – [Trimestre recherche DIMA] edecenciere
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-[[https://cloud.minesparis.psl.eu/index.php/s/i4F7DdcG9Li0bYw | Plaquette de présentation ]]
+[[https://cloud.minesparis.psl.eu/index.php/s/m8eLIUihdDj4Pjs | Plaquette de présentation ]]
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 Si vous avez besoin de revoir (ou de vous familiariser avec) les réseaux de neurones à base de convolutions, vous pouvez consulter [[https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv | ce cours]], en particulier les dix premières vidéos.
+Enfin, les livres suivant constituent des références utiles:
+  * [[https://www.deeplearningbook.org/ | Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep learning, MIT Press]]
+  * [[https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/ | Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, The elements of statistical learning, Springer]]
+  * Deep Learning with Python, 2nd Edition, Francois Chollet, 2021.
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 Huit semaines sont entièrement dédiées au travail de stage. Les sujets sont proposés par des chercheurs, souvent des centres de recherche des Mines, mais aussi d'organismes extérieurs ou d'entreprises. Ces mêmes chercheurs assurent l'encadrement.
+Les étudiants peuvent aussi prendre l'initiative de chercher des sujets adaptés au trimestre recherche (TR) auprès de laboratoires ou de partenaires industriels. Les sujets doivent néanmoins êtres acceptés par les responsables du TR.
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 être des spécialistes de votre sujet.
-Il doit être rendu à votre responsable de stage au plus tard le **11 mai**.
+Il doit être rendu à votre équipe d'encadrement au plus tard le **9 mai**.