Pour développer un réseau de neurone artificiel à 2 couches, il suffit de créer plusieurs modelés de neurones artificiels, en les organisant en couches, et en envoyant les résultats des neurones de la couche 1 vers ceux de la couche 2. C'est ce qu'on appelle la Forward Propagation. Ensuite, pour entraîner un tel modèle, il faut calculer ces gradient en comprenant comment la fonction coût évolue par rapport à la 2ieme couche du réseau, puis comment la 2ieme couche du réseau évolue par rapport à la 1ere. C'est ce qu'on appelle la Back Propagation.
00:00 : L'avantage des réseaux de neurones
02:40 : Couche [1]
05:20 : Couche [2]
08:39 : Résumé
9:55 : Vectorisation
13:27 : La Forward Propagation
15:36 : L'entrainement d'un Réseau de neurones
17:23 : La Back Propagation
19:37 : Exercice pour la prochaine vidéo
23:15 : Bonus !
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► Qui suis-je ?
Je m’appelle Guillaume Saint-Cirgue et je suis Data Scientist au Royaume Uni. Après avoir suivi un parcours classique maths sup maths spé et avoir intégré une bonne école d’ingénieur, je me suis tourné vers l’intelligence artificielle de ma propre initiative et j’ai commencé à apprendre tout seul le machine learning et le deep learning en suivant des formations payantes, en lisant des articles scientifiques, en suivant les cours du MIT et de Stanford et en passant des week end entier à développer mes propres codes.
Aujourd’hui, je veux vous offrir ce que j’ai appris gratuitement car le monde a urgemment besoin de se former en Intelligence Artificielle.
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