L'apprentissage profond, ou Deep Learning, est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui a connu une expansion spectaculaire ces dernières années. Il repose sur l'utilisation de réseaux de neurones artificiels inspirés du fonctionnement du cerveau humain pour résoudre des problèmes complexes dans divers domaines tels que la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel, la génération de contenu et bien d'autres. Grâce à la disponibilité croissante de données massives et à la puissance de calcul accrue, l'apprentissage profond est devenu un outil incontournable pour les chercheurs et les industriels.
Ce cours vise à fournir une compréhension approfondie des concepts fondamentaux et avancés du Deep Learning. Nous commencerons par explorer les bases de l'apprentissage profond, y compris son historique, ses principes fondamentaux et la construction des réseaux de neurones. Nous discuterons ensuite des problèmes fréquents tels que le surapprentissage et le sous-apprentissage, ainsi que des stratégies pour améliorer l'entraînement des modèles.
Dans la seconde partie du cours, nous plongerons dans les architectures avancées telles que les réseaux de neurones convolutifs (CNNs), idéaux pour le traitement des images, et les réseaux de neurones récurrents (RNNs), souvent utilisés pour le traitement séquentiel des données. Nous aborderons aussi des techniques plus spécialisées comme l'apprentissage par renforcement et les réseaux génératifs. Enfin, nous conclurons par des éléments d'optimisation et de déploiement des modèles en production.
- Enseignant: Zakaria Tolba