Séminaire

Intelligence Artificielle - Séminaire 4 - Session 4 - Deep Learning, réseaux convolutifs

Module LOGICIELS métiers et dématérialisation

Focus sur le deep learning et sur sa forme la plus utilisée, l’apprentissage via les réseaux convolutifs

Utilisation des réseaux neuronaux, pour définir une transformation non linéaire applicable aux valeurs d'entrée et créer un modèle de sortie : phase d'éducation ou d'entraînement, qui s'effectue sur des données labellisées, puis de de découverte, pour améliorer le modèle avec une méthode mathématique (dérivative) et "coller" au plus près à la réalité.
Les principaux usages : reconnaissance d’objets, d’images, de sons, de phrases dans une communication téléphonique, etc.
Extraction automatique des caractéristiques d'entrée.
Le cas particulier des réseaux convolutifs : à l’aide d’exemples concrets, nous expliquons le cheminement depuis la décomposition d’une source (image), jusqu’à sa reconnaissance finale, en insistant sur les points clés : kernel, slide, padding, filtrage, la convolution proprement dite qui est une fonction mathématique, le pooling ou simplification des matrices et flattening, la mise à plat finale.
Intelligence Artificielle - Séminaire 4 - Session 4 - Deep Learning, réseaux convolutifs
19-10-2021
Claude Marson (France)
14h00
Terminé
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