| ... | ... | @@ -19,7 +19,7 @@ est [disponible en ligne](https://youtu.be/Y_-dLWSiMjM) :-) |
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|**Démystifier les outils mathématiques pour l'apprentissage des réseaux de neurones.**|
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|Qu-est ce qu'une descente de gradient ?<br>Comment est calculé le gradient dans les réseaux de neurones (retro-propagation) ?<br>Comment un réseau convolutif transforme t-il les images, couche après couche ?<br>Comment une donnée d'entrée est-elle transformée en prédiction ?<br>"Stochastique"... c'est quoi ? Quel intérêt pour l'apprentissage des réseaux de neurones ?<br>Illustrations :<br> - Rétro-propagation 'à la main' sur un réseau avec des couches denses et convolutionnelles<br> - Transformation d'un image couche après couche dans un réseau convolutionnel <br>Ou comment :<br> [<img width="550px" src="uploads/bb133e071d176732096b0e011601f34a/Maths.gif"></img>](#)<br>N'auront plus de secrets pour vous ! |
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| Durée : 2h - Les paramètres de diffusion seront précisé la veille sur cette page|
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| Paramètres de diffusion :<br> Zoom : **950 7581 1074**<br>Code : **1618**<br>Lien : https://zoom.us/join <br>Diffusion simultanée en live sur notre chaine **[YouTube](https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE)** :-)<br>Lien : https://www.youtube.com/@CNRS-FIDLE<br>**Si la session Zoom est saturée, rendez-vous sur YouTube !**|
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