- Unité d'enseignement : Réseaux de neurones
Nombre de crédits de l'UE : 2
Code APOGEE : PL5021MM
Type d'enseignement
Nb heures *
Cours Magistraux (CM)
12 h
Travaux Pratiques (TP)
12 h
Durée de projet en autonomie (PRJ)
3 h
Activité tuteurée personnelle (étudiant)
6 h
Activité tuteurée encadrée (enseignant)
3 h
Heures de Tutorat étudiant
0 h
* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.
Pré-requis :
Cursus Math-info, niveau L2 validé.
- Notions de base en mathématiques et en programmation
- Algèbre linéaire
Compétences attestées (transversales, spécifiques) :
A l'issue de ce cours, l'étudiants sera capables de :
- Comprendre les concepts fondamentaux des réseaux de neurones
- Fonctionnement d'un neurone artificiel
- Architecture des réseaux de neurones
- Types de réseaux de neurones
- Appliquer les réseaux de neurones à des problèmes concrets
- Choisir le type de réseau neuronal adapté à un besoin
- Préparer les données pour l'apprentissage
- Entraîner un réseau de neurones
- Évaluer la performance d'un réseau de neurones
- Améliorer la performance d'un réseau de neurones
- Implémenter des réseaux de neurones
- Utiliser des frameworks d'apprentissage automatique
- Écrire du code pour implémenter des réseaux de neurones
- Comprendre les enjeux éthiques liés à l'utilisation des réseaux de neurones
- Biais dans les données
- Interprétabilité des modèles
- Confidentialité des données
Programme de l'UE / Thématiques abordées :
- Introduction aux réseaux de neurones
- Fonctionnement d'un neurone artificiel
- Architecture des réseaux de neurones
- Types de réseaux de neurones
- Apprentissage des réseaux de neurones
- Algorithmes d'apprentissage
- Fonctions d'activation
- Fonctions de perte
- Évaluation des performances
- Réseaux de neurones denses
- Architecture
- Applications
- Réseaux de neurones convolutifs
- Architecture
- Opérations de convolution
- Applications
Parcours / Spécialité / Filière / Option utilisant cette UE :
Date de la dernière mise-à-jour : 22/02/2024
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