Idée
Un parcours guidé pour s'imprégner du Deep Learning : on regarde quatre vidéos courtes et on suit, en parallèle, quatre notebooks Google Colab.
Outil
Comme un TP de physique en prépa : on lit le poly, on monte le montage, on rejoue. Le notebook Colab est le banc d'essai ; la vidéo est le tableau du prof.
Formule
Le PDF de consigne distingue deux niveaux d'ambition possibles pour ce travail de vacances : (a) maîtriser techniquement chaque ligne des notebooks, (b) construire une image globale des concepts et structures. Le devoir tranche explicitement en faveur de l'un. Lequel, et quelle conséquence cela a-t-il pour la stratégie d'étude (par exemple : faut-il tout retenir des cellules numpy avancées, ou prioriser la vue d'ensemble sur les 4 notebooks) ?
Piège
Une tentation classique en TP Colab : faire tourner toutes les cellules dans l'ordre, voir les graphes s'afficher, et conclure « j'ai compris ». Le PDF prévient implicitement contre ce piège en fixant l'objectif sur la compréhension globale des concepts et structures, pas sur l'exécution. Exécuter sans modifier ne teste rien : c'est pourquoi la consigne demande d'« enregistrer une copie dans Drive » pour pouvoir modifier le code et tester. L'imprégnation passe par la perturbation contrôlée (changer un poids, une activation, voir ce qui casse), pas par le défilement passif des cellules.