Cette séance de cours fournit un aperçu des concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les graphiques et les transformateurs. Il commence par un résumé des sujets précédents, y compris les structures de graphes et les réseaux convolutifs. L'instructeur discute de l'importance du partage des paramètres dans les graphiques simples et de la façon dont ce concept se rapporte aux filtres convolutifs. La séance de cours passe ensuite aux transformateurs, expliquant leur architecture et leurs applications dans divers domaines, y compris la vision et le traitement audio. L'instructeur souligne l'importance d'adapter les transformateurs pour différents types de données, en mettant l'accent sur leur polyvalence dans le traitement des données multimodales. La session couvre également les aspects pratiques d'un mini-projet, encourageant les étudiants à aligner leurs projets sur les objectifs du cours. La séance de cours se termine par une discussion sur l'intégration des modèles de vision et de langage, mettant en valeur leur potentiel dans des applications réelles. Dans l'ensemble, la session vise à doter les étudiants d'une compréhension de haut niveau sur la façon de tirer parti des techniques d'apprentissage profond pour leurs projets.