WPMGRNL2 : Réseaux de neurones et deep learning - 5PMODRN0

Objectif(s)

Ce cours est destiné à fournir les bases nécessaires à la compréhension, l'analyse et la conception des réseaux neuromimétiques. Il aborde le domaine de l’apprentissage statistique en reconnaissance des formes, ainsi que les bases de l'évaluation quantitative de l'apprentissage. Une introduction sera faire sur 'apprentissage profond comme extension des perceptrons multicouches. Ce cours s'adresse à des étudiants issus de diverses disciplines et il est conçu de telle sorte qu'il soit accessible à la compréhension par des étudiants non rompus aux techniques mathématiques.

Contenu(s)

Introduction
Modèles mathématiques : du neurone au réseau
Modèles linéaires, Mémoires associatives
Modèles non-linéaires, Perceptron multicouche
Introduction à l'apprentissage profond
Réseaux auto-organisants
Séparation de sources

Connaissance de base en mathématiques;

Contrôle des connaissances

Examen écrit (Exam1, Exam2)
CC: TP

N1 = 30% CC + 70% Exam1
N2 = 30% CC + 70% Exam2

Informations complémentaires

Bibliographie

Apprentissage statistique, G. Dreyfus, J.M. Martinez, M. Samuelides, M.B. Gordon, F. Badran, S. Thiria, Eyrolles, 2008