Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) : Introduction

Bienvenue dans cette vidéo où je vous présente une introduction complète aux Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN). Que vous soyez débutant ou que vous ayez déjà des connaissances de base en apprentissage automatique, cette vidéo est conçue pour vous aider à comprendre les concepts fondamentaux des CNN.
À travers cette vidéo, vous allez :
1- Comprendre l'importance et les applications des CNN dans l'intelligence artificielle.
2- Connaitre les composants Clés des CNN, à savoir:
2.1- les Couches de Convolution : Apprenez comment ces couches extraient les caractéristiques importantes des images.
2.2- Couches de Pooling : Découvrez comment ces couches réduisent la dimensionnalité tout en conservant les informations essentielles.
2.3- Couches Fully Connected : Comprenez leur rôle dans la classification finale des données.
2.4- Fonctions d’activation : Explorez les différentes fonctions utilisées pour introduire de la non-linéarité dans le réseau.
3- Comprendre le fonctionnement des CNN et plus précisement:
3.1- Paramètres entrainables et hyperparamètres : Différenciez ces deux types de paramètres et leur importance dans le réseau.
3.2- Entrainement : Forward propagation et Backpropagation : Une explication détaillée du processus d'apprentissage des CNN, étape par étape.