Réseaux Neuraux - Cours 24b

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Démêlez les complexités des Réseaux Neuraux avec ce cours perspicace axé sur la compréhension de leurs subtilités structurelles. Le Cours 24b explore la classe d'hypothèse et les mécanismes de propagation avant essentiels pour faire des prédictions éclairées.

Parfait pour ceux qui étudient l'Intelligence Artificielle ou l'Informatique.

Disponible sur YouTube, cette session fait partie d'une série de cours en ligne complets proposés par l'université. Consolidez vos connaissances en explorant ces concepts essentiels impliqués dans le développement moderne de l'IA.

Programme

• Introduction aux réseaux de neurones
Aperçu des réseaux de neurones et de leurs applications
Importance de la compréhension structurelle dans les réseaux de neurones
• Classe d'hypothèse dans les réseaux de neurones
Définition et importance de la classe d'hypothèse
Facteurs affectant la classe d'hypothèse
Exemples de classes d'hypothèses dans les réseaux de neurones
• Architecture des réseaux de neurones
Couches et structure des neurones
Fonctions d'activation
Aperçu des architectures courantes (ex. : feedforward, convolutionnel, récurrent)
• Propagation avant
Explication de la propagation avant
Formulation mathématique de la propagation avant dans un réseau de neurones
Exemple étape par étape de la propagation avant
• Faire des prédictions avec des réseaux de neurones
Compréhension de la couche de sortie et interprétation des prédictions
Indicateurs d'évaluation des prédictions (ex. : précision, fonctions de perte)
• Étude de cas: Propagation avant en action
Application de la propagation avant à un ensemble de données d'exemple
Analyse de l'impact de différentes architectures sur les prédictions
• Résumé et Q&R
Récapitulatif des concepts clés
Questions ouvertes et discussion sur les sujets abordés

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Sujets

Informatique