Aperçu des sections
- Généralités
- Fondements de base
Fondements de base
Ce chapitre introduit les notions fondamentales de l'apprentissage profond, en posant les bases théoriques nécessaires pour comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones. Il couvre les concepts d'apprentissage supervisé et non supervisé, la structure des perceptrons, le rôle des fonctions d'activation, ainsi que les principes de la descente du gradient. L'objectif est de familiariser l'étudiant avec les éléments essentiels qui serviront de socle à l'étude des architectures plus complexes abordées dans les chapitres suivants.
- Réseaux de neurones convolutionnels
- RNN
- VAE + GAN