Introduire au Deep Learning
- Comprendre les bases du deep learning et son importance
- Différencier le deep learning de l'apprentissage machine traditionnel
- Explorer les domaines d'application du deep learning
- Présenter les principaux concepts des réseaux neuronaux artificiels
- Découvrir l'inspiration biologique derrière le deep learning
Décortiquer l'architecture des réseaux Neuronaux
- Décortiquer la structure d'un réseau neuronal
- Comprendre les rôles des couches d'entrée, cachées et de sortie
- Expliquer les fonctions d'activation et leur impact sur les prédictions
- Présenter les différents types de réseaux neuronaux (feedforward, récurrents, convolutifs, etc.)
- Étudier les architectures profondes et leurs avantages
- Approfondir la théorie derrière le terme "profond" dans le deep learning
Expliquer l'entraînement et l'optimisation des réseaux
- Expliquer le processus d'entraînement d'un réseau neuronal
- Présenter la rétropropagation du gradient comme méthode d'optimisation
- Comprendre les fonctions de perte et les métriques d'évaluation
- Examiner les techniques d'optimisation (descente de gradient, Adam, RMSprop, etc.)
- Aborder le surapprentissage et les stratégies pour le gérer
- Appliquer des techniques d'augmentation de données pour améliorer l'entraînement
Découvrir la vision par ordinateur et aux réseaux Convolutifs
- Introduire la vision par ordinateur et son lien avec le deep learning
- Expliquer l'architecture des réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
- Présenter les couches de convolution, de pooling et de mise en commun
- Examiner les applications avancées telles que la détection d'objets et la segmentation
- Aborder les architectures pré-entraînées et le transfert d'apprentissage
Explorer le traitement du langage naturel et les réseaux récurrents
- Explorer le traitement du langage naturel (NLP) dans le contexte du deep learning
- Introduire les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et leur architecture
- Présenter les cellules LSTM et GRU pour capturer les dépendances temporelles
- Utiliser les RNN pour des tâches telles que la génération de texte et la traduction
- Aborder les défis spécifiques du NLP tels que l'encodage des mots
- Examiner les modèles de langage pré-entraînés et les transformateurs
Découvrir les applications et les évolutions du Deep Learning
- Découvrir les applications réelles du deep learning dans différents domaines
- Examiner l'impact du deep learning sur la médecine, l'automatisation, les jeux, etc.
- Introduire les avancées récentes telles que le GAN et l'apprentissage par renforcement
- Étudier les implications éthiques et sociales du deep learning
- Explorer les tendances futures du deep learning et ses domaines émergents
