Name: PptxGenJS Presentation
Uploaded: 2023-11-10
Duration: 2 min 46 s
Description: Deep learning : les réseaux de neurones artificielles.

Deep learning : les réseaux de neurones artificielles. 

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Deep learning : les réseaux de neurones artificielles

Le deep learning est une branche de l'intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones artificielles pour résoudre des problèmes complexes. Découvrez les fondements et les applications de cette technologie révolutionnaire.

Qu'est-ce que le deep learning ?. 1. Réseaux de neurones. 

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Le deep learning utilise des réseaux de neurones artificielles avec des couches multiples pour l'apprentissage automatique.

Il permet d'extraire des modèles à partir de grandes quantités de données, en recherchant des relations et des motifs.

Avec le deep learning, les machines peuvent comprendre et interpréter des données complexes telles que le langage naturel et l'image.

Les bases des réseaux de neurones artificielles. Principes fondamentaux. 

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Les bases des réseaux de neurones artificielles

Les neurones artificiels sont interconnectés pour simuler le fonctionnement du cerveau humain.

Chaque neurone applique une fonction non linéaire à ses entrées pour introduire de la complexité.

Les poids entre les neurones sont ajustés lors de l'apprentissage pour optimiser les performances du réseau.

Architecture et fonctionnement des réseaux de neurones artificielles. 

Scene 4

Architecture et fonctionnement des réseaux de neurones artificielles

Les informations circulent uniquement dans une direction, de l'entrée vers la sortie, sans boucle de rétroaction.

Les connexions rétroactives permettent aux informations de boucler dans le réseau, permettant des prédictions séquentielles.

Entraînement des réseaux de neurones artificielles. 

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Entraînement des réseaux de neurones artificielles

Les réseaux de neurones ont besoin de données étiquetées pour apprendre à effectuer des tâches spécifiques.

Les données d'entraînement sont utilisées avec des étiquettes pour guider l'apprentissage des réseaux de neurones.

Les réseaux de neurones recherchent des motifs sans étiquettes, ce qui permet la découverte de structures cachées.

Applications du deep learning. Reconnaissance vocale. 

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Les réseaux de neurones sont utilisés pour comprendre et traduire la parole humaine en textes écrits.

Ils peuvent analyser et classifier des images, ou même générer de nouvelles images réalistes.

Le deep learning permet aux entreprises de prédire des tendances et de faire des recommandations personnalisées.

Les réseaux de neurones sont utilisés pour aider les médecins à diagnostiquer des maladies et à identifier des traitements efficaces.

Avantages et limitations des réseaux de neurones artificielles. 

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Avantages et limitations des réseaux de neurones artificielles

Capacité d'apprendre à partir de grandes quantités de données

Capacité à traiter des informations complexes

Performances supérieures dans de nombreux domaines

Exigences en puissance de calcul et en ressources

Besoin de grandes quantités de données étiquetées

Manque de transparence et d'explicabilité

Perspectives et futur du deep learning. Avancées technologiques. 

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Les progrès rapides de l'IA et du deep learning ouvrent la voie à de nouvelles opportunités et applications.

Le futur du deep learning pourrait être profondément influencé par les progrès de l'informatique quantique.

La collaboration entre chercheurs et l'ouverture des données peuvent accélérer les avancées du deep learning.

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