PRÉSENTATION Bien que les origines des réseaux neuronaux soient assez anciennes, ce n'est que depuis quelques années que leur utilisation dans les divers domaines de l'intelligence artificielle est significative. Comme leur nom le laisse à penser, les réseaux neuronaux sont issus du désir de simuler le fonctionnement du cerveau. Leurs avantages et leurs propriétés découlent directement de cette préoccupation. La découverte de certains algorithmes d'apprentissage a permis d'accroître leur capacité de classification. Les principaux modèles connexionistes et leurs applications seront présentés en détail afin d'acquérir une connaissance suffisante du sujet pour leur exploitation. Ils seront étudiés aussi bien sur un plan théorique que pratique. OBJECTIF Acquérir une bonne connaissance de la technique et des champs d'application des réseaux neuronaux. PUBLIC Ce module s'adresse à toute personne désirant réaliser des applications d'intelligence artificielle qui nécessitent une approche connexioniste. CONNAISSANCES PRÉALABLES Les stagiaires devront maîtriser un langage algorithmique de type Langage C. DURÉE 4 jours.
CONTENU 1ière journée Historique . Parallélisation . Adaptation . Généralisation Les réseaux d'automates . Définition . Modes d'itération . Les différentes classes d'automates Réseau Compétition et Coopération . Principes et fondements . Architecture . Mode de fonctionnement Les systèmes adaptatifs . Les séparateurs linéaires . Le PERCEPTRON 2ième journée Les Mémoires Associatives . Définition . Modèle de KOHONEN . Modèle de HOPFIELD 3ième journée Les réseaux Multi-Couches . Le NEO-COGNITRON de FUKUSHIMA . L'algorithme de rétro-propagation du gradient Les réseaux probabilistes . Machine de BOLTZMAN
CONDITIONS FINANCIÈRES inter-entreprise : 580 € h.t. par personne et par jour intra-entreprise : 1450 € h.t. par jour pour 4 personnes maximum . Pour un cours intra entreprise hors BdR, prévoir également les déplacements de notre formateur. |
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