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.
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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
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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.