Démonstration de Réseaux Neuraux : Comprendre les Modèles d'IA/ML

Aperçu

Programme

• Introduction aux réseaux neuronaux
Vue d'ensemble des modèles IA/ML
Développement historique des réseaux neuronaux
Concepts clés : neurones, couches et fonctions d'activation
• Architecture des réseaux neuronaux
Structure et composants : couches d'entrée, cachées et de sortie
Types de réseaux neuronaux : feedforward, récurrents, convolutionnels
Fonctions d'activation : sigmoïde, ReLU, Tanh
• Entraînement des réseaux neuronaux
Prétraitement des données et mise à l'échelle des caractéristiques
Fonctions de coût et minimisation de l'erreur
Rétropropagation et descente de gradient
• Applications en reconnaissance d'images
Compréhension des réseaux neuronaux convolutionnels (CNN)
Techniques de traitement d'image
Exploration des cas d'utilisation réels
• Applications en traitement de la parole
Vue d'ensemble des réseaux neuronaux récurrents (RNN) et des mémoires à long terme (LSTM)
Pipeline de reconnaissance vocale
Exemples et études de cas
• Applications en compréhension du langage naturel
Introduction aux Transformers et BERT
Analyse de sentiments et traduction de langues
Implémentations pratiques et outils
• Défis et meilleures pratiques
Problèmes de surapprentissage et sous-apprentissage
Techniques de régularisation : Dropout, régularisation L2
Réglage d'hyperparamètres et optimisation de modèle
• Tendances futures et considérations éthiques
Avancées dans les technologies d'apprentissage profond
Implications éthiques de l'implémentation de l'IA
IA responsable et équité
• Conclusion et apprentissage continu
Récapitulatif des concepts clés
Ressources pour l'exploration continue
Discussion sur les orientations futures dans les réseaux neuronaux et l'IA

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Sujets

Informatique