Session 2 : Faisons connaissance avec les réseaux neuronaux, fonctionnement, pondération, transfert
Module LOGICIELS métiers et dématérialisationNous abordons ici l'un des fondements importants de l'apprentissage profond ("deep learning"), celui des réseaux neuronaux. On comprendra vite qu'ils n'ont rien à voir avec nos propres neurones...
Un réseau neuronal est constitué d’une couche d’entrée, d’une couche de sortie et d’un ensemble de couches intermédiaires, des niveaux porteurs des traitements de simulation et d’apprentissage. Il nous faut maîtriser leurs différentes organisations, ce qu’est un perceptron, une fonction d’activation, la pondération des liens inter-neurones, le type « forward propagation », la propagation arrière, l’algorithme de « Gradient Descent », la fonction erreur, etc. Nous veillerons à ne pas nous perdre dans les méandres de l’expression mathématique.
L’IA et la perte d’emplois
Module STRATÉGIES et technologies du TIDans les années à venir, l'IA prendra en charge en tant qu’assistante, des tâches basiques et répétitives, que nous assurons jusqu’à maintenant, mais que pour d...
Ray Kurweil et Yann Le Cun, deux personnages que tout oppose
Module STRATÉGIES et technologies du TIIl y a des gens qui pensent, d’autres qui écrivent, voire même travaillent. Ray Kurzweil, lui, fait des prévisions. C’est son "dada" depuis les années 90. Il a ...
Les bases de données vectorielles
Module Architectures applicatives et développement d’APPLICATIONSLes objets manipulés par les outils d’IA, sont souvent représentés par des vecteurs, dont chaque élément caractérise l’un de ses paramètres : taille d’une image...
L’intégration IoT : réapprendre le métier
Module ARCHITECTURES du système d’information et technologies du datacenterL’intégration des IoT, capteurs de tous ordres, de par leur diversité et spécificités, nous ramène aux années 80, au temps où les capacités mémoires et la puiss...
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