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Titre

Introduction aux réseaux neuronaux

Sigle

IREN

Enseignant

Olivier Ricou

Période
Public
Contrôle
Durée
Optionnel

non

Module
Prérequis
Objectifs

Ce cours introduit les bases des réseaux neuronaux pour faire de l’apprentissage automatique. Les réseaux de type perceptron multi-couches seront tout d’abord abordés, afin de présenter l’algorithme de rétropropagation du gradient, pierre angulaire de l’apprentissage des réseaux de neurones. Dans un second temps, les réseaux de type convolutionnels

Plan
  • Tour d'horizon de l’apprentissage :
    • Type d’apprentissage
    • Quelques méthodes d’apprentissage (moindres carrés, SVM, arbre de décision, k-moyennes)

Introduction aux réseaux neuronaux :

  • Structure et fonctionnement du réseau
    • Apprentissage du réseau et rétropropagation
    • Solveurs
    • Présentation de différents types de réseaux (séparation, récursif, CNN)
  • Tester les réseaux :
    • Tester un réseau de séparation
    • Tester un CNN
    • Tester un réseau récursif
    • Écrire son premier réseau neuronal
  • Écrire des réseaux avec Keras :
    • Résoudre SVHN
    • Écrire un autoencodeur sur les chiffres de MNIST
    • Résoudre un problème (préparation à l’examen)
Documentation
Support
Journaux