Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond

Cette séance de cours couvre les bases de l'apprentissage profond, y compris les réseaux neuronaux, les réseaux convolutifs, les couches spéciales comme le décrochage et la normalisation par lots, les techniques d'initialisation du poids, le prétraitement des données et l'importance de la régularisation. Il explore également les concepts de reconnaissance d'images, ImageNet et les aspects pratiques de la mise en œuvre de modèles d'apprentissage en profondeur. L'instructeur discute de l'importance des techniques telles que l'augmentation des données, la normalisation par lots et l'arrêt précoce, ainsi que des considérations matérielles entre les CPU et les GPU. La séance de cours se termine par un aperçu des sujets avancés tels que ResNets, les méthodes de régularisation et la magie de la descente de gradient dans l'apprentissage profond.