Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 19
Rubrique: Ingénieur IA
Les CNN, ou réseaux de neurones convolutifs, se distinguent des autres types de réseaux de neurones par leur capacité à traiter des données ayant une structure en grille, comme les images. Contrairement aux réseaux de neurones classiques où chaque neurone est connecté à un autre avec des poids indépendants, les CNN utilisent des connexions locales et partagent les poids, permettant ainsi une meilleure gestion des données visuelles et spatiales. Cette architecture unique rend les CNN particulièrement performants pour des tâches de reconnaissance d'image et d'analyse vidéo.
Pour bien comprendre les CNN, il est crucial de se familiariser avec leurs composants fondamentaux :
L'intégration de ces composants permet aux CNN de transformer progressivement des images brutes en informations hautement abstraites, facilitant ainsi les tâches de reconnaissance et de compréhension visuelle.
En résumé, les CNN présentent une architecture spécialisée conçue pour traiter les données structurées en grille. En utilisant des opérations de convolution et de pooling, ils extraient progressivement des caractéristiques de plus en plus abstraites, ce qui les rend particulièrement efficaces pour les tâches de classification et de reconnaissance visuelle. Les couches pleinement connectées à la fin du réseau permettent d'interpréter et de classifier ces caractéristiques abstraites, complétant ainsi le pipeline de traitement des CNN.