Comprendre le DeepLearning et les Réseaux de neurones en 10 mins !

Dans cette vidéo de vulgarisation je vais tenter de vous expliquer ce qu'est le deeplearning sans rentrer dans des détails de maths compliquées.
A la fin de la vidéo vous aurez une bonne intuition de comment un réseau de neurons est construit et comment il apprend. Le deeplearning est une branche de l'intelligence artificielle
qui est très à la mode en ce moment avec le big data. C'est une methode qui permet de faire des prédictions sur des données. Nous allons découvrir les 2 étapes clés que sont le
FeedForward et la Backpropagation
Le discord de la chaîne:
/ discord
Si après avoir visionné la vidéo vous voulez en savoir plus voilà quelques articles, livres et vidéos que je recommanderais:
Vidéos:
3Blue1Brown But what is a Neural Network?: • But what is a neural n...
Neural Networks training macheads101: • Neural Networks (Part ...
MIT Neural Nets: • 12a: Neural Nets
CallTech Lecture10 - Neural Networks: • Lecture 10 - Neural Ne...
Articles:
A Step by Step Backpropagation Example: mattmazur.com/...
Backpropagation concept explained in 5 levels of difficulty: / backpropagation-concep...
A gentle introduction to calculus: makeyourownneur...
Livres:
Make Your Own Neural Network: An In-depth Visual Introduction For Beginners Michael Taylor
Calculus Made Easy de S.P Thompson (Les mathématiques à conaître pour la backpropagation)

[@bor1345]

10 minutes de vidéos rattrapent 5h d'incompétences et de cours incompréhensibles

[@paulineprice4435]

j'étudie pour mes examens en psycho et ça fait 2 jours que je galère avec cette histoire de perceptron et réseau multicouche... en 11 minutes j'ai enfin compris les liens à faire et les origines de ces modèles! merciiiiiiiiiiiii beaucoup!

[@frsqsqsqsq7439]

commprend c bien maitre en pratique avec du python c une autre histoire encore mais comprendre sa et le gravé dans sa memoire sera deja un exelent debut tous est dit dans cet video d'oeuvre d'art pédagogique

[@Sbr691]

M’en fou

[@cgmwest]

@@Sbr691🤣🤣🤣🤣

[@patrickalianehoffman1109]

Visionnez PENSEURS CENSURÉS =idiocratie =alzheimer sur notre chaîne Anne abe.

[@chronophage166]

Super taf d'analyse et de vulgarisation! Ca a du demander beaucoup de reflexions sur comment présenter les choses, gros GG! :D Pi tes illustrations choupie marchent du feu de dieu! J'espere qu'il y aura une suite :)

[@sociamix]

Merci :)

[@jutafrocant]

Sinon c'est super comme genre de vidéo. Si vous pouvez faire la même chose pour le machine learning et d'autres sujets et programmes concernant l'intelligence artificielle, ce serait génial !

[@sociamix]

C'est prévu :D

[@jutafrocant]

@@sociamix Génial merci !

[@sociamix]

@@jutafrocant By the way, les réseaux de neurones font partie du machine learning.

[@jutafrocant]

@@sociamix Ah d'accord, j'imagine alors que la difference avec le deep, c'est l'utilisation/objectif (?)

[@augilmar]

Bravo, c'est particulièrement bien vulgarisé et très pédagogique!

[@thecube1526]

trop abstrait pour un novice.... des données symboliques !? pourquoi pas ?

[@madmin2008]

It's not that it's just the retentive % plus synapse distance f(x) not apliable

[@BacrTutoriel]

Mercii vraiment, y'aura t'il d'autre video de deep learning ?

[@morscheidt]

merci pour ce bel exemple de vidéo pédagogique. A-t-elle été réalisée avec blender?

[@toiyiboumadi7827]

Sa ne vous a jamais intéressé de faire une série avec blender comme (Élément animations),sa vous permettrez d'avoir beaucoup d'abonnés,je viens tout juste de débuter sur blender dans une tablette et j'espère que vos anciens tutos me seront utiles.

[@aminegc9353]

Je vous remercie énormément, vraiment je suis out , et après avoir vu votre vidéo je ne suis plus out, .. je souhaite vraiment m'intégrer eneorment dans ce domaine de deep learning , je souhaite que si c'est possible de nous faire des vidéos avec plus de détails de détails pour pouvoir avancer sur ce qu'on est entrain de faire avec .

[@NxYGaMeR]

JE t'aime t'es en trian de sauver mon année :D

[@Onlinestrat]

merci, petit bémol avec la musique en fond, qui personnellement gêne un peu ma concentration

[@syrinechebili4131]

si on veut améliorer la performance de notre réseaux neurone, devrions nous modifier le nombre de nœuds dans la couche d'entrée ou bien modifier le nombre de nœuds dans la couche cachée!! ou bien les deux!!!!!

[@witanixenos7958]

Coool pas de publicité en lançant la vidéo.

[@xavierloux]

Merci, cest très bien expliqué !

[@ntsamemvejudith2781]

Vous m'avez bien aidé à comprendre le deep learning... Je t'en remercie

[@didierleprince6106]

Merci (:

[@richardbokele830]

Très belles explications.. Au début j'avais du mal à saisir le concept mais là tout va bien

[@leilahassaini1869]

Votre explication est juste magnifique, MERCI BEAUCOUP !

[@jean-claudehenry65]

Super vidéo d'introduction 👌🏻 très bien vulgarisé, tu as une voix captivante et on ne perd pas le fil

[@manopi2068]

Mieux expliqué en 10 min que mon professeur en 3h ... Merci

[@rachidzaafane2451]

Vraiment vous êtes rxtraordinaire..et bien enfin ,j'ai compris (le deep learning)..Merci infinement

[@salehindev7407]

Merci beaucoup c’est prop

[@mateothode5603]

Super format ! Dommage qu’on ne rentre pas dans les détails mathématiques

[@jeanpeuplu3862]

ça aurait pris beaucoup + de temps, et donc moins facile d'accès pour les débutants ; par contre on pourrait imaginer des petites vidéos pour la suite de celle-ci où on voit un peu les math qui vont avec

[@bapoTV]

Tu me sauves, j'ai mon grand oral sur ça demain et j'ai une erreur sur mon sujet à cause de mes sources, j'ai mieux compris je vise le 20 !!

[@uausjjs6768]

hey salut t'as mis quoi comme problématique stp?

[@ghadahaggui6339]

Merci, pouvez vous faire un video dont comment en peut utiliser le reseau de norone pour créer des sénarios futures

[@ouafaebenaissi8571]

Merciiiii

[@hamzaabdelhak9911]

merci

[@geffred7338]

Thanks

[@ph1823]

Ça aurai était sympa de savoir comment il traité l'image de la poule ! (En simplifié) Si non excellente vidéo

[@fssene1462]

Bonjour, je ne comprends pas trop, si les tables "training set" sont là pour nous dire si notre résultat est bon ou pas, pourquoi pas utiliser directement cette table au lieu de créer tout un "réseau de neurones" pour au final se calquer sur le training set. Merci à vous.

[@dampima]

Ouh, pinaisssseee : je ne comprenait rien du tout. Maintenant, je crois que c'est le contraire !!!😮 Pour schématiser : en entrée, on lis des livres qui vont ensuite être stockés dans notre cerveau, qui fait sa petite moulinette et qui ressort la bonne information ????

[@lucdik3991]

s'il vous plait , quelqu'un connait comment déterminer les nombres de couches cachés 😄😄

[@zhenyuan9523]

This is super useful and beautiful way to explain ideas. Could you make a tutorial about how to make it? with blender, I guess?

[@zerariabdelmoumene9201]

Merci, cest très bien expliqué !

[@agentj01]

le modèle a la fin existe déjà avec 72% de prédiction correcte qui est CLIP de open AI

[@damegaye3051]

Très pédagogique vraiment j'avais besoin de cette vidéo.

[@Quantikstorm-j8f]

Merci pour le partage et pour cet éclairage sur ce que l'on appelle" DEEP LEARNING " Thanks 🎉

[@guerriernumerique6158]

En fait un réseaux de neuronne peut être coder en informatique en développant la structure de donnée graphe ?

[@mawa7324]

super vidéo merci

[@abdeldjalil123]

Merci pour cette explication trés claire, j'espère que vous faites une video sur la methode PSO

[@clementwatine7535]

Super vidéo, superbe vulgarisation, c'est très accessible, vraiment top!

[@lzebulon9478]

Une très bonne chaîne française qui explique tout cela : chronophage

[@nilslemonnier4380]

Haha, t'es sur toute les vidéos de deep learning toi x) C'est quand que tu t'y met à ton tour? ;D

[@lzebulon9478]

@@nilslemonnier4380 je compte bien faire des NN, cependant avant je me renseigne sur les calculs mathématiques nécessaires à la back propagation.

[@nilslemonnier4380]

@@lzebulon9478 Stylé :) J'espere que tu trouvera le temps et l'énergie de partager toi aussi ce que tu en fait, quand tu aura réussis à implémenter quelques trucs :)

[@lzebulon9478]

@@nilslemonnier4380 peut être que je le ferais si personne n'en parle. Mais j'aurais plus de boulot à apprendre dessiner que de chercher les sources 😅.

[@Mohamed-Maghrebi]

Merci Monsieur, j'ai l'idee claire maintenant

[@kariboo84]

1/2(poule-poulpe)²

[@sociamix]

:D

[@tanguypaeleman6164]

Incroyable comme vidéo !!!

[@blitorm7221]

*like*

[@chaaboudd2272]

Merci pour cette video très réussie. Vous avez bien résumé le DeepLearning pour un débutant.

[@selmakerdous8047]

Très bien expliqué

[@ayasakhri1629]

très bonne explication Merci!!

[@fatmamannai7437]

vraiment bravo

[@phantomz1941]

bravo

[@Victor_Gvne]

super vidéo ! super boulot

[@Klervie-fs3lv]

très bonne vidéo merci !!

[@RamtineHachemian]

Très bien merci beaucoup

[@pascalsimo8968]

Superbe vidéo

Très sympa et amusant pour mieux comprendre ce concept

[@josephlustigiermbong5121]

oui merci beaucoup pour ta vidéo

[@wawa44wawa44]

j'ai rien compris 💀💀

[@maelfosso5426]

Merci c est tres claire

[@marakuja4556]

Hyper clair avec de l'humour parfait !

[@etudefrancaise6549]

Supper expliquation

[@jutafrocant]

Bonjour, j'ai une question : Pendant l'apprentissage supervisé, pour que la machine apprenne, on lui apprend absolument tous les mots du monde ? Et on lui apprend tout ce qui est "poule", "frigo" "voiture" etc... et tout ce qui est "pas poule" "pas frigo" "pas voiture" etc ? Si ça se passe comme ça, comment c'est possible de faire ça ? J'imagine qu'il doit exister un logiciel qui répertorie tous les mots du monde et tout ce qui est "voiture"/"pas voiture" ?

[@sociamix]

On lui donne suffisamment d’exemples « vrais » et « faux » pour qu’elle généralise le concept.

[@indidi5606]

Super tu viens de comprendre à quoi servent les captcha de Google, et en approfondissant tes connaissances en IA tu comprendras comment fonctionne les "qu'elle genre de super héros es tu". Tout sa pour te dire que derrière les GAFA se cache de puissant algorithme IA, et tout ces services sois disant gratuit, tu le paye avec ton temps et tes données personnel.

[@jutafrocant]

​@@indidi5606 Tu veux dire qu'en fait, on se fait exploiter avec les captcha de Google ? Ils veulent vérifier si c'est pas des bots qui se connectent automatiquement à leur service mais en fait, quand on nous dis "cliquer sur la moto", on est en train d'apprendre à la machine ce qu'est une moto ? Donc en gros on travaille pour eux gratuitement ? Et en plus, on doit payer les services qu'ils nous proposent ? Mais ça leur sert à quoi les captcha, qu'est-ce qu'ils y gagnent ? Et c'est quoi ces puissants algorithmes ?

[@laurentsoria1528]

Bonjour, merci pour cette vidéo trés intéressante, qui permet déjà d'acquérir des bases. Mais je voudrais savoir comment on peut traduire en chiffre la question " ceci est il une poule ?" . Quand on s'y connais ça dout être basuque mais là sincérement je débute, c'est même ma première vidéo sur le sujet . Merci

[@c.g6624]

Merci pour tes tutos. T'as pas fait un live hier ? Est ce qu'il sera ajouté à tes videos ?

[@sociamix]

Hello ouais j'ai fait un live éphémère hier, mais y'en aura d'autres, c'est assez impromptu :p

[@GhislainPARENT-b9q]

Excellente vulgarisation d'un sujet très complexe, merci!

[@hans-mysqlraphanels9892]

Amazing....

[@mountassirkh2759]

Bravo !

[@guillaumegras868]

J'ai bien aimé et tout compris. Effectivement, cela ne rentre pas dans les détails de maths (mais tant mieux pour cette approche accessible au plus grand nombre). Une remarque cependant : tu parles de la manière d'ajuster les poids (minimiser l'erreur en regardant ceux qui influent beaucoup sur elle ... et j'ai bien compris qu'il y avait des maths et en particulier des dérivées partielles dedans) mais par contre peux-tu donner une idée (simple) de la manière dont les biais eux sont ajustés ?

[@tubegamer700]

Bonjour, Étant donné que j’ai choisi de me présenter au grand Oral avec un des deux sujets ayant pour thème les deepfakes et le réseau neurones, j’aimerais savoir s’il est possible de relier le réseau de neurones avec le chapitre sur les graphes de terminale..

[@letitiaab]

Tellement bien expliqué. On aurait pas fait mieux.😊😊

[@boudeffazakarya2221]

Parfait

[@frsqsqsqsq7439]

cet video est un mingo d'or littéralement j'ai jamais vue une video d'un sujet aussi complexe raconté de facon aussi simple mais pas trop pour qu'ont apprenne cet video merite la medaile d'or neuro ergonomique et pédagogique

[@mickaelz.t.5556]

Merci beaucoup pour cette superbe vidéo et travail !!!

[@jaurestchoudji9970]

Waouh, super cool cette vidéo. Merci 🙏

[@laviedemotivation1910]

J'aime bien ton explication très simpa

[@obah683]

merci, tres clair et simple a comprendre, merci merci merci

[@stevefabricetegawendekabor3228]

Merci pour ce résumé sur le fonctionnement des réseaux de neurones!

[@faycalamrani-oo4vu]

excellente video tres claire, et qui donne envie de plonger plus dans les details et ses maths

[@durandekamga2298]

cool et compréhensible merci :)

[@eliota.6349]

Très bonne vidéo ! Merci 😊

[@aaaaaa-cx8jr]

merci pour ton aide

[@aaaaaa-cx8jr]

a aa a

[@matishiret3968]

@@aaaaaa-cx8jr dsdad

[@bousiffares257]

merci bcp

[@anonyme8945]

DeepLearning? où ça? ça devrait s'appeler: Comprendre le perceptron multicouche en 10 mins ! :p

[@sociamix]

Je te conseil de lire le livre de Yann LeCun "Quand la machine apprend"

[@alainmeuter4071]

ta musique est chiante !!