Réseaux de Neurones Récurrents (RNN)
Durée: 0 h 36 min
Nombre de leçons: 21
Rubrique: Ingénieur IA
1. Principes et architecture des RNN
1.1. Introduction aux RNN et leur spécificité
1.2. Structure et flux de données dans un RNN
2. Fonctionnement des RNN
2.1. Mécanismes de propagation en boucle
2.2. Importance de la mémoire à court terme dans les RNN
3. Problèmes courants et solutions dans les RNN
3.1. Le problème de la disparition du gradient
3.2. Le gradient explosif et ses contremesures
4. Variants avancés des RNN
4.1. Long Short-Term Memory (LSTM)
4.2. Gated Recurrent Unit (GRU)
5. Apprentissage et optimisation dans les RNN
5.1. Techniques d'entraînement spécifiques aux RNN
5.2. Ajustement des hyperparamètres pour optimiser la performance
6. Applications des RNN
6.1. Traitement du langage naturel (TLP)
6.2. Prédiction de séquences et autres applications en temps réel
7. Défis et avenir des RNN
7.1. Limitations actuelles et domaines d'amélioration
7.2. Innovations récentes et perspectives futures