## Do not delete this line #acl Known:read,write,delete,revert +All:read = Action Nationale de Formation Deep Robot 2019 = Lien vers le programme : https://2rm.cnrs.fr/2019/09/04/anf-deeprobot-mise-en-oeuvre-des-techniques-dapprentissage-deep-learning-pour-la-robotique/ == Ressources de cours et TP == La formation s'est déroulée en deux temps : * une partie plutôt dédiée à la théorie sous forme de cours assurés par Christian Wolf de l'INSA Lyon, laboratoire LIRIS et Philippe Xu de l'UTC, laboratoire Heudiasyc. * une partie pratique avec un TP sur PC d'une demi-journée et un jour et demi de mise en pratique sur des robots Turtlebot3 équipées de carte Jetson Nano. Les ressources sont accessibles librement sous ces différents liens : * introduction aux outils statistiques pour l'apprentissage automatique : [[attachment:2RM_DEEPROBOT_2019_Vision_et_apprentissage_PhX_final.pdf|slides de Philippe Xu]] * cours de Christian Wolf : voir la section ''' "Cours+TD+TP Deep Learning and Differentiable Programming (IF - 5ème année)" ''' de son site https://perso.liris.cnrs.fr/christian.wolf/teaching/ * deep learning : Section '''"Part 2 - Neural Networks and Py``Torch" ''' * hardware, GPUs & co : Section '''" Part 3 - Scaling up: computer vision, transfer learning, visualization"''' * TP sur machine : * Voir la section ''' "Pratical Excercise session" ''' et celle à Py``Torch pour les outils : ''' "Py``Torch sources" ''' * la page dédiée : https://perso.liris.cnrs.fr/christian.wolf/teaching/deeplearning/tp.html * ressources du TP sur les Turtlebot3 : * codes et TP : https://github.com/2rm-robotics/deeprobot * ressources : https://wiki.2rm.cnrs.fr/DeepRobot