Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNN)
Durée: 0 h 33 min
Nombre de leçons: 19
Rubrique: Ingénieur IA
1. Principes et architecture des CNN
1.1. Introduction aux CNN et leur distinction des autres réseaux
1.2. Composants clés des CNN: Convolution, Pooling, Fully Connected Layers
2. Fonctionnement d'un CNN
2.1. Opérations de convolution : détails et objectifs
2.2. Pooling : types et utilité
2.3. Normalisation et fonctions d'activation spécifiques aux CNN
3. Apprentissage et optimisation dans les CNN
3.1. Backpropagation adaptée aux structures des CNN
3.2. Optimisation des hyperparamètres pour l'amélioration des performances
4. Applications pratiques des CNN
4.1. Reconnaissance d'images et classification
4.2. Analyse vidéo et détection d'objets
5. Innovations et développements récents dans les CNN
5.1. Réseaux Capsules et autres avancées architecturales
5.2. Impact de l'apprentissage profond sur les technologies émergentes
6. Défis et avenir des CNN
6.1. Limitations actuelles des CNN et domaines d'amélioration
6.2. Perspectives futures et tendances dans le développement des CNN