Réseaux Neuraux - Une Introduction

Aperçu

Explorez les fondations, l'intuition et les applications des réseaux neuronaux dans l'apprentissage automatique. Découvrez leur inspiration historique, les concepts mathématiques et les outils pratiques pour développer des solutions d'IA.

Programme

• Introduction aux réseaux de neurones
Aperçu des réseaux de neurones
Inspirations historiques et analogues biologiques
Importance dans l'apprentissage automatique
• Concepts fondamentaux des réseaux de neurones
Neurones et perceptrons
L'architecture des réseaux de neurones
Fonctions d'activation
• Fondements mathématiques
Notions essentielles d'algèbre linéaire
Éléments de base : poids, biais et couches
Le rôle de la différenciation et de la descente de gradient
• Entraînement des réseaux de neurones
Propagation avant et arrière
Fonctions de perte et techniques d'optimisation
Méthodes de régularisation
• Architectures populaires de réseaux de neurones
Réseaux de neurones à propagation avant
Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
Réseaux de neurones récurrents (RNN)
• Outils et bibliothèques pour le développement de réseaux de neurones
Aperçu des cadres populaires (TensorFlow, PyTorch)
Construction d'un simple réseau de neurones avec Python
Projet pratique : classification d'images
• Applications des réseaux de neurones
Vision par ordinateur
Traitement du langage naturel
Apprentissage par renforcement
• Défis et limitations
Surapprentissage et sous-apprentissage
Interprétabilité et explicabilité
Considérations éthiques dans les solutions d'IA
• Directions futures et tendances des réseaux de neurones
Architectures émergentes
Intégration des réseaux de neurones avec d'autres technologies d'IA
• Revue du cours et prochaines étapes
Récapitulatif des concepts clés
Ressources recommandées pour un apprentissage approfondi
Projet final : développez votre propre solution de réseau de neurones

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Sujets

Conférences