1. A propos du document

1. Auteur : Université de Sherbrooke
2. Type : Support de cours universitaire
3. Langue : Français
4. Licence : Document académique

2. Courte description du cours

Cours complet sur les réseaux de neurones artificiels et le deep learning, couvrant les concepts fondamentaux, les architectures avancées et les applications pratiques en intelligence artificielle moderne.

3. Longue description du cours

Ce support de cours de l'Université de Sherbrooke offre une formation complète et structurée sur les réseaux de neurones artificiels et les technologies du deep learning. Le document commence par établir les fondements biologiques des réseaux de neurones, en s'inspirant du fonctionnement du cerveau humain pour comprendre les principes de base des neurones formels et des perceptrons.

Le cours aborde en détail les concepts mathématiques essentiels qui sous-tendent l'apprentissage automatique, incluant l'algèbre linéaire, les calculs matriciels et les principes d'optimisation. Une attention particulière est portée à l'algorithme de rétropropagation, mécanisme central de l'apprentissage des réseaux multicouches, avec des explications détaillées sur le calcul du gradient et la méthode de la descente de gradient stochastique.

Le document explore les différentes architectures de réseaux neuronaux et leurs domaines d'application spécifiques. Les réseaux convolutifs (CNN) sont présentés comme solution optimale pour le traitement d'images et la vision par ordinateur, tandis que les réseaux récurrents (RNN) et les LSTM sont détaillés pour leur efficacité dans le traitement des données séquentielles et series temporelles.

Une section importante est consacrée aux techniques d'entraînement avancées et aux méthodes de régularisation pour prévenir le surapprentissage. Le cours couvre les fonctions d'activation modernes comme ReLU et ses variantes, les techniques de normalisation par lots (Batch Normalization), et les méthodes d'initialisation des poids pour assurer une convergence stable et rapide.

Le document aborde également les applications pratiques des réseaux de neurones dans divers domaines tels que la classification d'images, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. Des études de cas concrètes illustrent l'implémentation de solutions d'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes réels.

Enfin, le cours présente les tendances actuelles et les perspectives futures du deep learning, incluant les réseaux antagonistes génératifs (GANs), les transformers et les approches d'apprentissage par transfert. Des considérations sur l'éthique de l'IA et les bonnes pratiques de développement complètent cette formation exhaustive.

Ce support de cours constitue une ressource précieuse pour les étudiants en informatique, génie électrique et mathématiques appliquées, ainsi que pour les professionnels souhaitant acquérir une compréhension solide des technologies d'intelligence artificielle basées sur les réseaux de neurones.

Voir ou télécharger le document sur le site d'origine

Ce document est hébergé par une source externe. Nous ne revendiquons aucun droit sur son contenu. Pour toute demande de retrait, veuillez contacter l'auteur ou l'hébergeur officiel.