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@@ -26,12 +26,14 @@ Volume horaire : 30h (CM/TP)
   * Capture du squelette (type OpenPose, XNect, etc.)
   * Notion de transformer/attention pour la reconnaissance
 
-### Deep learning et 3D (J. Digne)
-  * GAN pour l'image
-  * Traitement de nuage de points (pointNet, etc.)
-  * Traitement de maillage (MeshConv, etc.)
-  * Diffusion
-  * NERF, SIREN
+### Deep learning génératif et deep learning géometrique (J. Digne)
+  * Génération d'images: GANs et Réseaux de diffusion
+  * Apprentissage pour les données géometriques:
+     * Nuages de points (pointNet, etc.)
+     * Maillages (MeshConv, etc.)
+     * Diffusion sur les surfaces
+  * Représentations neuronales implicites (IGR, SIREN)
+  * Champs de radiance neuronaux (Nerf)
 
 
 ### Transport optimal (N. Bonneel)