Intelligence Artificielle - Séminaire 4 - Session 4 - Deep Learning, réseaux convolutifs
Module LOGICIELS métiers et dématérialisationFocus sur le deep learning et sur sa forme la plus utilisée, l’apprentissage via les réseaux convolutifs
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.
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