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Cette séance de cours couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux convolutionnels (RCN) pour les véhicules autonomes. Il explique la structure des CNN, y compris les couches de convolution, les couches de mise en commun et les couches entièrement connectées. L'instructeur discute d'architectures CNN populaires comme LeNet-5 et AlexNet, ainsi que des applications de CNN dans la segmentation sémantique, la détection d'objets, et plus encore. La séance de cours s'inscrit également dans des techniques de régularisation telles que l'abandon scolaire et l'augmentation des données afin d'éviter une suradaptation et d'améliorer la performance des modèles.