Réseaux neuronaux: bases et histoire

Cette séance de cours présente les bases des réseaux neuronaux, en se concentrant sur leur histoire et leurs concepts clés. En commençant par le développement historique des réseaux neuronaux, l'instructeur couvre les principes fondamentaux, y compris le modèle mathématique d'un neurone et le neurone artificiel. La séance de cours se penche ensuite sur la descente de gradient, expliquant comment elle est utilisée pour mettre à jour les paramètres des réseaux de neurones. Une attention particulière est accordée au perceptron multicouche (MLP) et à ses phases d'entraînement. La présentation se termine par une discussion sur l'importance de la validation croisée et le sujet à venir de la construction de réseaux neuronaux convolutifs.