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Les réseaux de neurones et l'apprentissage profond (Deep Learning) sont des sousdomaines critiques de l'intelligence artificielle (IA) qui ont connu un développement spectaculaire au cours des dernières décennies. Ces technologies permettent aux machines d'apprendre et de prendre des décisions de manière autonome en imitant la structure et le fonctionnement du cerveau humain.
Les réseaux de neurones artificiels sont composés de couches de nœuds, ou neurones, qui sont interconnectés. Chaque neurone reçoit des entrées, effectue des calculs et transmet une sortie. Les neurones sont organisés en trois types de couches : 1. Couche d’entrée où les données initiales sont introduites, 2. Couches cachées où des transformations et des abstractions complexes sont réalisées, 3. Couche de sortie où le résultat final est produit.
L'apprentissage profond est une extension des réseaux de neurones qui implique de nombreuses couches cachées pour permettre des niveaux d'abstraction plus complexes. Grâce à l'augmentation de la puissance de calcul et à la disponibilité massive des données, l'apprentissage profond a pu résoudre des problèmes très complexes comme la reconnaissance d'images, la traduction automatique, et même la conduite autonome.
Les applications de l'apprentissage profond sont vastes et incluent la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, la génération de texte, le jeu vidéo, et bien d'autres. Ces technologies permettent également des avancées dans des domaines critiques comme le diagnostic médical et la sécurité informatique.
En somme, les réseaux de neurones et l'apprentissage profond représentent la pointe de l'innovation en IA. Leur capacité à traiter et à comprendre des données complexes ouvre la voie à des technologies encore plus autonomes et performantes.