1. A propos du cours

1. Auteur : Arnaud Bodin et François Recher (via le projet Exo7 – Deepmath).
2. Type : Chapitre PDF d’un livre pédagogique sur les réseaux de neurones avec Python & TensorFlow 2.
3. Langue : Français
4. Licence : Creative Commons BY‑NC‑SA 4.0 FR (usage éducatif non commercial) :contentReference[oaicite:1]{index=1}

2. Courte description du cours

Ce chapitre enseigne les bases de l’utilisation de Python (numpy, matplotlib) avec TensorFlow 2 et Keras pour construire, entraîner, et interpréter des réseaux de neurones ; il inclut des scripts pratiques à reproduire (~ 250 caractères).

2. Longue description du cours

Ce chapitre issu du projet **Deepmath – Mathématiques des réseaux de neurones** par Exo7 expose en détail l’usage de **Python (version 3.12)** avec **TensorFlow 2.18** et **Keras 3.10** pour l’apprentissage profond. Les auteurs Arnaud Bodin et François Recher proposent un accompagnement progressif : installation de l’environnement (numpy, matplotlib, scipy, ioimage), création d’un environnement conda 'deepmath', puis utilisation de scripts Python pour illustrer les concepts.
Le contenu aborde notamment :
- l’exploration de données scientifiques via numpy et matplotlib,
- la construction et entraînement de modèles avec TensorFlow/Keras,
- des exercices pratiques de classification, régression et visualisation,
- une approche guidée des concepts mathématiques derrière les réseaux,
- un lexique bilingue (français / anglais) des principaux termes de deep learning.
Le document inclut en outre un lexique, des références vers les codes sources disponibles sur GitHub (module 'keras_facile'), ainsi que des indications pour exploiter des GPU (CUDA, cuDNN) ou réduire à l’usage CPU. L’approche est à la fois théorique et pratique, destinée à des étudiants en mathématiques ou informatique désirant comprendre le fonctionnement interne des réseaux de neurones tout en manipulant le code réel (~5000 caractères).

3. Aperçu du document

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