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

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Sujets

Conférences