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Cette séance de cours explore les défis et les avantages de l'apprentissage profond, en se concentrant sur la malédiction de la dimensionnalité, les mauvais minima dans le paysage des pertes et la sur-paramétrisation. Il traite de la transition des réseaux entièrement connectés aux réseaux neuronaux convolutifs, en mettant l'accent sur la représentation hiérarchique des données et l'impact de la largeur du réseau sur le paysage des pertes.