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
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- 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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