Réseaux neuronaux : apprentissage multicouche

Cette séance de cours couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond, y compris des sujets tels que la propagation arrière, les couches convolutionnelles, la descente en gradient, la désintégration pondérale et la classification. Il explique le processus de formation d'un réseau neuronal, le concept de minimisation des pertes et l'importance des fonctions d'activation. La séance de cours s'inscrit également dans des architectures réseau spécifiques comme LeNet, AlexNet et VGG-16, illustrant leur structure et leur fonctionnalité.