Réseaux Neuraux - Cours 24b

Aperçu

Watch Lecture 24b:

Neural Networks on YouTube

Unravel the complexities of Neural Networks with this insightful lecture focused on understanding their structural intricacies. Lecture 24b delves into the hypothesis class and the mechanics of forward propagation essential for making informed predictions.

Perfect for those studying Artificial Intelligence or Computer Science.

Available on YouTube, this session is part of a comprehensive online course series brought to you by the university. Cement your knowledge by exploring these vital concepts involved in modern AI development.

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

---

Matières

Computer Science