Réseaux Neuronaux : Aspects Pratiques de l'Entraînement et de l'Implémentation - Cours 26

Aperçu

Plongez dans les aspects pratiques de l'utilisation et de l'entraînement des réseaux neuronaux, en mettant l'accent sur les techniques et les méthodologies de mise en œuvre.

Programme

• Revue des notions de base sur les réseaux de neurones
Aperçu des architectures de réseaux de neurones
Fondements mathématiques essentiels
• Considérations pratiques dans l'entraînement des réseaux de neurones
Sélection de la bonne architecture pour des problèmes spécifiques
Configuration et paramétrage de l'environnement d'entraînement
Choix des fonctions de perte et des algorithmes d'optimisation
• Ajustement des hyperparamètres
Taux d'apprentissage et son impact sur l'entraînement
Optimisation de la taille du lot
Techniques de régularisation (dropout, régularisation L2)
• Techniques d'implémentation
Cadres et outils pour l'implémentation des réseaux de neurones (TensorFlow, PyTorch, etc.)
Écriture d'un code de réseau de neurones efficace et évolutif
Utilisation de l'accélération GPU
• Meilleures pratiques dans l'entraînement des réseaux de neurones
Prétraitement et augmentation des données
Gestion du surajustement et du sous-ajustement
Conseils pratiques pour surveiller et déboguer les processus d'entraînement
• Stratégies avancées d'entraînement
Apprentissage par transfert et ajustement fin des modèles pré-entraînés
Mise en œuvre de méthodes d'ensemble
Techniques pour entraîner des réseaux profonds
• Études de cas et applications réelles
Examen des implémentations réussies de réseaux de neurones
Discussion sur les défis et solutions dans les cas d'utilisation industriels
• Récapitulatif et orientations futures
Résumé des points clés abordés dans le cours
Tendances émergentes de la recherche et des applications sur les réseaux de neurones
• Questions et réponses et discussion
Temps ouvert pour les questions et idées des étudiants
Sessions collaboratives de résolution de problèmes

Sujets

Informatique