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A. Cornuéjols, L. Miclet, Y. Kodratoff, Apprentissage artificiel, Eyrolles
 
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Revision as of 15:31, 7 July 2014

Titre

Réseaux de Neurones (introduction)

Sigle

RNEU

Enseignant

Reda Dehak

Période

S4, Ing2

Public

Majeure, SCIA

Contrôle
Durée
Optionnel

non

Module

Sciences Générales

Prérequis

ING1

Objectifs

Connaître les principaux types de réseaux de neurones, les algorithmes d’apprentissage associés et les applications pratiques correspondantes.

Plan
  • Modèle biologique
  • Généralités sur l’apprentissage
  • Neurone formel
  • Perceptron / Règle delta
  • Perceptron multi-couches / Rétro-propagation du gradient
  • Réseaux RBF
  • Carte de Kohonen
Documentation
  • C. M. Bishop, Neural networks for pattern recognition, Oxford University
  • Simon O. Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Prentice Hall
  • T. Mitchell, Machine learning, Mac Graw Hill
  • P. Lengley, Elements of machine learning, Morgan Kaufmann
  • A. Cornuéjols, L. Miclet, Y. Kodratoff, Apprentissage artificiel, Eyrolles
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