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Cette séance de cours présente les réseaux neuronaux convolutionnels (RCN) et leurs différentes couches, telles que les couches convolutionnelles, les couches de mise en commun et les couches entièrement connectées. Il couvre des sujets comme l'expansion des fonctionnalités, les fonctions d'activation, les représentations cachées, l'approximation universelle et les stratégies d'entraînement comme la descente en gradient et la descente en gradient stochastique. La séance de cours traite également d'architectures CNN standard comme LeNet-5, AlexNet et VGG, ainsi que de tâches comme la segmentation sémantique et les astuces du métier dans l'apprentissage profond.