Nouvelles Approches Émotionnelles basées sur les Algorithmes de l'Intelligence Artificielle et du Big Data pour l'Amélioration et l'Optimisation des Processus de Prise de Décision

1. A propos du document

  1. Auteur : Université Hassan II de Casablanca
  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 couvrant les fondements biologiques, les modèles mathématiques et les applications pratiques en intelligence artificielle et apprentissage automatique.

3. Longue description du cours

Ce support de cours offre une introduction exhaustive aux réseaux de neurones artificiels, en commençant par leurs fondements biologiques inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Le document présente les concepts de base des neurones formels et du perceptron, en détaillant les modèles mathématiques qui sous-tendent ces structures computationnelles.

Le cours aborde en profondeur l'algorithme de rétropropagation, mécanisme essentiel pour l'apprentissage supervisé des réseaux multicouches. Les explications couvrent le calcul du gradient, la méthode de la descente de gradient et les techniques d'optimisation des paramètres du réseau. Une attention particulière est portée aux différentes fonctions d'activation comme la fonction sigmoïde, la tangente hyperbolique et la fonction ReLU.

Le document explore plusieurs architectures de réseaux spécialisées, incluant les réseaux à convolution pour le traitement d'images, les réseaux récurrents pour les données séquentielles, et les cartes auto-organisatrices de Kohonen pour l'apprentissage non supervisé. Chaque architecture est présentée avec ses caractéristiques spécifiques, ses domaines d'application privilégiés et ses avantages pratiques.

Les aspects pratiques de l'implémentation sont également couverts, avec des considérations sur le prétraitement des données, la normalisation, et les méthodes pour éviter le surapprentissage. Le cours présente des études de cas concrètes démontrant l'application des réseaux de neurones à des problèmes réels de classification, de reconnaissance de formes et de prédiction.

Enfin, le document aborde les perspectives d'évolution des réseaux de neurones et leur place dans l'écosystème plus large de l'intelligence artificielle et du deep learning. Ce cours constitue une ressource précieuse pour les étudiants en informatique, mathématiques appliquées et ingénierie souhaitant maîtriser les concepts fondamentaux des réseaux de neurones artificiels.

4. Aperçu du document

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