1. A propos du cours

1. Auteur : Olivier Pons et Arnaud Breloy (Conservatoire National des Arts et Métiers - CNAM)
2. Type : Support de cours académique avancé
3. Langue : Français
4. Licence : Matériel pédagogique du CNAM (accessible en ligne)

2. Prérequis

1. Une solide maîtrise de la programmation Python et des bibliothèques scientifiques (NumPy).
2. De bonnes connaissances en mathématiques : algèbre linéaire (calcul matriciel), calcul différentiel (dérivées, gradients, règle de chaîne) et probabilités/statistiques de base.
3. Une compréhension des concepts fondamentaux du Machine Learning (apprentissage supervisé/non supervisé, surapprentissage, validation croisée).
4. Une familiarité avec les bases des réseaux de neurones ou un cours d'introduction au Machine Learning est fortement recommandée.

3. Public cible

Ce cours s'adresse aux étudiants avancés (Master, Doctorat), aux ingénieurs et aux chercheurs en informatique, data science, mathématiques appliquées ou traitement du signal qui souhaitent acquérir une compréhension théorique et pratique approfondie des réseaux de neurones profonds, au-delà de l'utilisation en boîte noire d'outils comme Keras.

4. Outils matériels et logiciels

4.1 Outils matériels

1. Un ordinateur avec une carte graphique (GPU) compatible CUDA est un avantage majeur pour accélérer l'entraînement des modèles profonds, mais pas obligatoire pour suivre le cours théorique.

4.2 Outils logiciels

1. Un environnement Python avec les bibliothèques de Deep Learning : TensorFlow et son API haut niveau Keras.
2. Les bibliothèques scientifiques standard : NumPy, Matplotlib.
3. Un environnement de développement adapté (Jupyter Notebook/Lab, IDE).

5. Champs d'applications

1. Recherche en IA : Développement de nouveaux modèles et architectures de réseaux neuronaux.
2. Vision par ordinateur : Classification d'images, détection d'objets, segmentation.
3. Traitement du langage naturel (NLP) : Modèles de langue, traduction automatique, analyse de sentiments.
4. Ingénierie des données complexes : Modélisation à partir de données séquentielles (séries temporelles), audio ou multimodales.

6. Courte description

Cours approfondi sur les fondements théoriques et l'implémentation des réseaux de neurones profonds. Il traite de l'architecture des réseaux, de l'algorithme de rétropropagation du gradient, des techniques d'optimisation et de régularisation, avec une mise en œuvre pratique via Keras/TensorFlow.

7. Longue description du cours

Ce support de cours, conçu par Olivier Pons et Arnaud Breloy au CNAM, plonge au cœur de l'apprentissage profond (Deep Learning). Il ne se contente pas d'enseigner l'utilisation d'une bibliothèque, mais vise à fournir une compréhension mathématique et algorithmique fondamentale de ce qui rend les réseaux de neurones profonds si puissants, en utilisant Keras et TensorFlow comme outils d'illustration et de mise en pratique.

Le cours commence par une introduction qui situe le Deep Learning dans le paysage plus large de l'intelligence artificielle et du machine learning. Il présente les succès historiques et les principaux champs d'application, motivant ainsi l'étude approfondie des mécanismes sous-jacents.

Le chapitre sur les réseaux de neurones artificiels pose les bases architecturales. Il définit formellement les concepts de neurone (fonction d'activation, biais, poids), de couche et de réseau feedforward. L'accent est mis sur la représentation mathématique des opérations, notamment le rôle crucial du produit matriciel pour une propagation efficace des signaux à travers le réseau.

La pièce maîtresse du cours est l'explication détaillée de l'algorithme de rétropropagation du gradient. Cette section est capitale car elle dévoile le "moteur" de l'apprentissage des réseaux profonds. Le cours explique comment la règle de chaîne du calcul différentiel est utilisée pour calculer efficacement le gradient de la fonction de perte par rapport à chaque poids du réseau, permettant ainsi de les ajuster dans la direction qui minimise l'erreur. Cette partie est souvent illustrée par des graphiques de calcul clairs.

Le cours aborde ensuite les défis spécifiques à l'entraînement des réseaux profonds et les algorithmes d'optimisation modernes. Il compare la descente de gradient stochastique (SGD) classique à des optimiseurs plus sophistiqués comme Adam ou RMSprop, qui adaptent le taux d'apprentissage pour converger plus vite et de manière plus stable.

Une section pratique importante concerne l'implémentation de la rétropropagation. Les étudiants sont souvent guidés pour coder eux-mêmes les étapes de la propagation avant et de la rétropropagation en NumPy. Cet exercice est indispensable pour solidifier la compréhension théorique et appréhender ce qui se cache derrière la simple ligne de code model.fit() dans Keras.

Le cours se penche sur les détails cruciaux qui font la différence entre un modèle qui fonctionne et un modèle performant : le choix des fonctions d'activation (ReLU, sigmoïde, tanh), les techniques de régularisation pour lutter contre le surapprentissage (dropout, early stopping, régularisation L1/L2), et les méthodes d'initialisation des poids (Xavier/Glorot, He). Ce chapitre explique l'impact de ces choix techniques sur la dynamique d'apprentissage et la stabilité numérique.

Enfin, le cours intègre ces concepts dans le cadre pratique des API modernes. Il montre comment Keras, construit sur TensorFlow, permet d'implémenter ces architectures complexes, de configurer les optimiseurs, les fonctions de perte et les métriques de manière déclarative et efficace, en s'appuyant sur la différenciation automatique fournie par le backend.

En résumé, ce document est un cours exigeant et complet. Il s'adresse à ceux qui veulent aller au-delà du "copier-coller" de tutoriels et comprendre les principes qui permettent de concevoir, déboguer et améliorer des modèles de Deep Learning. Il forme des praticiens avertis, capables de lire la littérature de recherche et d'innover, en s'appuyant sur une base théorique solide.

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