@@ -42,6 +42,16 @@ L'idée est de proposer un **découpage en séquences** relativement courtes, de
- Les séquences suivantes sont globalement indépendantes.
- Le contenu des séquences pourra être adapté en fonction des demandes ou du contexte :-)
#### Séquence 1 : Contexte et historique, de la régression linéaire aux réseaux de neurones.
- Introduction du cycle
- Historique et concepts fondamentaux
- Au menu : Fonction de perte - Descente de gradient - Optimisation - HyperparamètresPréparation des données - Apprentissage - Validation - Sous et sur apprentissageFonctions d’activation - softmax
- Exemples pratiques : Régression et Classification avec des DNN
