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Cette séance de cours couvre les bases des réseaux neuronaux multicouches, en se concentrant sur la structure et le processus d'entraînement des réseaux entièrement connectés avec des couches cachées. Il explique les fonctions d'activation, l'initialisation des poids et le rôle de la descente de gradient dans l'optimisation du réseau. La séance de cours introduit également le concept de fonctions d'activation non polynomiales et le théorème d'approximation universelle.