Fidle-à-distance/Présentation.md

@@ -44,8 +44,10 @@ L'idée est de proposer un **découpage en séquences** relativement courtes, de
 
 #### 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
+- Historique et concepts fondamentaux<br>
+  Fonction de perte - Descente de gradient - Optimisation - Hyperparamètres<br>
+  Préparation des données - Apprentissage - Validation - Sous et sur apprentissage<br>
+  Fonctions d’activation - softmax
 - Exemples pratiques : Régression et Classification avec des DNN  
 - Durée : 3h