Réseaux neuronaux

Aperçu

Dive deep into the theory and implementation of Neural Networks. This course will have you implementing tools at the heart of modern AI such as Perceptrons, activation functions, and the crucial components of multi-layer Neural Networks.

All of this without the help of high-level libraries leaves you with a profound understanding of the underpinning mechanisms.

Programme

• Unité 1 : Construction d'un modèle de Perceptron
Construction d'un Perceptron pour la simulation de la porte logique ET
Débogage du calcul de la sommation du Perceptron
Simulation de la logique d'activation du Perceptron
• Unité 2 : Fonctions d'activation en C++
Implémentation de la fonction de seuil en C++
Visualisation des fonctions Sigmoïde et Tanh
Visualisation des fonctions ReLU et Softplus
• Unité 3 : Rétropropagation dans les réseaux de neurones
Formation de réseau de neurones pour le problème XOR
Implémentation de la prédiction par réseau de neurones
Implémentation de la mise à jour des poids du réseau de neurones
Tâche d'amélioration du réseau de neurones

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Matières

Artificial Intelligence