Réseaux de Neurones - Par Où Commencer

Aperçu

Explorez les architectures de réseaux neuronaux, des basiques aux plus avancées, et apprenez à les appliquer à des problèmes du monde réel. Obtenez des conseils pour vous lancer avec les réseaux neuronaux dans vos projets.

Programme

• Introduction aux réseaux neuronaux
Histoire et évolution
Concepts clés et terminologie
Inspiration biologique
• Fondamentaux des réseaux neuronaux
Neurones et perceptrons
Fonctions d'activation
Propagation avant et rétropropagation
Fonctions de perte
• Architectures de réseaux neuronaux de base
Réseaux à couche unique
Perceptrons multicouches (MLP)
• Entraînement des réseaux neuronaux
Préparation des données
Descente de gradient et techniques d'optimisation
Surapprentissage et régularisation
• Architectures avancées
Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
Réseaux de neurones récurrents (RNN) et LSTMs
Apprentissage par transfert
• Pratique des réseaux neuronaux
Implémentation de réseaux neuronaux avec des frameworks populaires (par exemple, TensorFlow, PyTorch)
Construction d'un modèle de réseau neuronal simple
Évaluation et optimisation du modèle
• Applications réelles
Classification d'images
Traitement du langage naturel (NLP)
Prédiction de séries temporelles
• Tendances actuelles et orientations futures
Intelligence artificielle explicable
Recherche d'architecture neuronale
Recherches et technologies émergentes
• Démarrer vos projets
Identification des problèmes adaptés aux réseaux neuronaux
Considérations pour le déploiement en conditions réelles
Ressources et parcours d'apprentissage complémentaires
• Conclusion du cours
Résumé des concepts clés
Questions-réponses et discussions interactives
Prochaines étapes dans les parcours des réseaux neuronaux

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Sujets

Conférences