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Couvre la dérivation de la formule de descente de gradient stochastique pour un perceptron simple et explore l'interprétation géométrique de la classification.
Explore la logique de la fonction neuronale, le modèle Perceptron, les applications d'apprentissage profond et les niveaux d'abstraction dans les modèles neuronaux.
Couvre l'histoire et l'inspiration derrière les réseaux neuronaux artificiels, la structure des neurones, l'apprentissage par les connexions synaptiques et la description mathématique des neurones artificiels.
Couvre la préparation pour dériver l'algorithme Backprop dans des réseaux en couches en utilisant des perceptrons multicouches et la descente de gradient.
