Réseaux Neuraux - Une Introduction

Aperçu

Explorez les fondamentaux des réseaux neuronaux, de l'inspiration biologique aux applications pratiques. Apprenez les concepts clés, les fondements mathématiques et les outils pour développer des solutions d'apprentissage automatique en utilisant des réseaux neuronaux.

Programme

- Introduction aux réseaux de neurones -- Aperçu et contexte historique -- Inspiration biologique et analogie avec les neurones humains - Fondements mathématiques -- Neurones comme modèles mathématiques -- Fonctions d'activation (sigmoïde, ReLU, etc.) -- Fonctions de perte et optimisation - Types de réseaux de neurones -- Réseaux de neurones feedforward -- Réseaux de neurones convolutifs (CNNs) -- Réseaux de neurones récurrents (RNNs) - Architecture des réseaux de neurones -- Couches et nœuds -- Initialisation des poids et biais -- Rétropropagation et descente de gradient - Mise en œuvre pratique -- Mise en place d'un environnement de développement (Python, TensorFlow, PyTorch) -- Construction de réseaux de neurones simples -- Entraînement et évaluation des modèles - Sujets avancés -- Techniques de régularisation (dropout, normalisation L2) -- Réglage d'hyperparamètres -- Apprentissage par transfert - Applications dans le monde réel -- Classification d'images et détection d'objets -- Traitement du langage naturel -- Prédiction en séries temporelles - Considérations éthiques et tendances futures -- Biais et équité dans l'IA -- L'avenir des réseaux de neurones et les avancées en IA - Ressources et apprentissage complémentaire -- Principaux manuels et articles -- Cours en ligne et tutoriels - Travail de projet -- Développer une application de réseau de neurones simple à partir de zéro -- Présenter les résultats et les leçons apprises

Enseigné par

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