Réseaux de Neurones de manière Interactive - Directement dans Votre Navigateur

Aperçu

Découvrez la puissance des réseaux neuronaux dans votre navigateur à l'aide de TensorFlow.js. Cette session interactive offre un aperçu des applications et des démonstrations de pointe, fournissant une compréhension des projets de machine learning centrés sur la confidentialité.

Engagez-vous avec des exemples interactifs et des visualisations de données pour une expérience d'apprentissage enrichissante.

Conçu pour les passionnés d'IA et les apprenants, cet événement en ligne hébergé sur YouTube vous apporte des connaissances précieuses dans le domaine des Cours d'Intelligence Artificielle et des Conférences.

Programme

• Introduction aux réseaux de neurones
Aperçu des réseaux de neurones
Concepts clés : neurones, couches, fonctions d'activation
Contexte historique et évolution des réseaux de neurones
• Mise en place de votre environnement
Introduction à TensorFlow.js
Instructions d'installation et de configuration
Aperçu des avantages de l'apprentissage automatique basé sur le navigateur
• Concepts fondamentaux des réseaux de neurones
Compréhension du prétraitement des données
Explication de la propagation avant et arrière
Fonctions de perte et algorithmes d'optimisation
• Construction de réseaux de neurones avec TensorFlow.js
Création d'un modèle de réseau de neurones simple
Visualisation des architectures de couches
Entraînement et évaluation du modèle
• Démos interactives et visualisations
Exploration des démos préconstruites de TensorFlow.js
Utilisation d'outils visuels pour comprendre les réseaux de neurones
Visualisation interactive de l'entraînement et des performances du modèle
• Architectures avancées de réseaux de neurones
Introduction aux réseaux de neurones convolutifs (CNN)
Compréhension des réseaux de neurones récurrents (RNN) et des LSTM
Exploration de l'apprentissage par transfert dans le navigateur
• Applications des réseaux de neurones
Classification d'images et détection d'objets
Applications en traitement du langage naturel
Applications créatives dans l'art et la musique
• Apprentissage automatique axé sur la confidentialité
Introduction à l'apprentissage fédéré
Exploration des techniques de préservation de la confidentialité dans l'IA
Mise en œuvre de modèles axés sur la confidentialité avec TensorFlow.js
• Projets pratiques
Projet 1 : Construire un classificateur d'images en temps réel dans le navigateur
Projet 2 : Développer une application d'analyse de sentiment
Projet 3 : Apprentissage participatif en gardant la confidentialité à l'esprit
• Éthique et perspectives d'avenir des réseaux de neurones
Discussion sur les considérations éthiques dans le développement de l'IA
Tendances émergentes dans la recherche sur les réseaux de neurones
Perspectives futures pour les réseaux de neurones et les technologies de l'IA
• Conclusion du cours et ressources pour aller plus loin
Récapitulatif des apprentissages clés
Lectures recommandées et ressources en ligne
Prochaines étapes et suggestions de cours avancés

---

Sujets

Conférences