Le « deep learning » ou apprentissage profond, est de plus en plus utilisé dans les applications modernes. Les API sont disponibles, ce qui ouvre des horizons prometteurs à ceux qui imaginent de nouveaux comportements, des moyens sophistiqués d’assistance, etc, tout ce qu’on peut simuler en installant un algorithme dans un réseau neuronal.
Pour avoir une idée globale du domaine, il faut répartir notre introspection en deux phases : d’abord dans les réseaux neuronaux, de manière à bien comprendre ce qu’ils font, avec leurs limites et avantages, puis nous intéresser aux algorithmes, différenciés selon la nature de ces réseaux : convolutions pour le traitement d’images, récurrents, etc.
On comprendra bien vite que l’on est ici plus dans le domaine de la simulation artificielle de ce que nous savons faire, que dans la véritable intelligence. Vaste débat qui n’est pas prêt de s’éteindre…
Le webinaire que nous vous proposons n’a qu’une vertu pédagogique : bien comprendre les bases de l’apprentissage profond, histoire d’être à l’aise quand nous approfondirons un sujet précis et rassurez-vous, nous n’allons pas étaler d’intégrale triple ni de systèmes d’équations différentielles à coefficients non constants… Pragmatisme avec des illustrations, ce sera préférable…