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Débute 5 July 2025 21:30

Se termine 5 July 2025

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Artificial Intelligence II - Hands-On Neural Networks (Java)

Plongez dans le monde de l'intelligence artificielle avec notre cours "Intelligence Artificielle II - Pratique des réseaux de neurones (Java)" sur Udemy. Ce cours complet couvre tout, des bases des réseaux de neurones et des réseaux de Hopfield à la mise en œuvre concrète des réseaux de neurones, y compris la rétropropagation et la reconnaissance o.
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Plongez dans le monde de l'intelligence artificielle avec notre cours "Intelligence Artificielle II - Pratique des réseaux de neurones (Java)" sur Udemy. Ce cours complet couvre tout, des bases des réseaux de neurones et des réseaux de Hopfield à la mise en œuvre concrète des réseaux de neurones, y compris la rétropropagation et la reconnaissance optique de caractères.

Que vous soyez débutant ou que vous cherchiez à approfondir votre compréhension, ce cours offre des explications étape par étape sur la descente de gradient, les algorithmes de rétropropagation, et bien plus encore.

Ce que vous apprendrez :

  • Connaissances fondamentales sur les réseaux de neurones
  • Compréhension des réseaux de Hopfield
  • Mise en œuvre pratique des réseaux de neurones
  • Compréhension de la rétropropagation
  • Techniques pour la reconnaissance optique de caractères

Ce cours est conçu pour ceux qui sont intéressés par la pointe des réseaux neuronaux artificiels. Avec la popularité croissante de l'IA et de l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux ont regagné leur importance pour leur puissance malgré des procédures d'entraînement lentes.

Ils sont désormais utilisés dans une variété d'applications, allant des problèmes de régression à la détection de visages.

Contenu du cours :

  • Section 1 :

    Introduction aux réseaux de neurones, modélisation du cerveau humain, l'image globale.

  • Section 2 :

    Exploration des réseaux neuronaux de Hopfield et construction d'une mémoire auto-associative.

  • Section 3 :

    Guide complet sur la rétro-propagation, réseaux neuronaux feedforward, optimisation de la fonction de coût, et calcul d'erreur.

  • Section 4 :

    Regard détaillé sur le modèle de perceptron unique, résolution de problèmes de classification linéaire, opérateurs logiques (opérations ET et OU exclusif).

  • Section 5 :

    Applications pratiques des réseaux de neurones dans le clustering, classification (ensemble de données Iris), reconnaissance optique de caractères (OCR), et construction d'un détecteur de sourire de zéro.

Embarquez dans ce voyage pour débloquer le potentiel des réseaux neuronaux artificiels et les appliquer à des problèmes réels. Si vous êtes impatient de plonger dans les méthodes des réseaux de neurones avec des applications pratiques Java, ce cours est le point de départ idéal. Commençons !

Catégories :

Cours sur l'intelligence artificielle, Cours sur l'apprentissage automatique, Cours sur les réseaux de neurones


Enseigné par

Holczer Balazs


Sujets