Cours: Réseaux de neurones, réseaux bayésiens et applications. Philippe LERAY - enseignant-chercheur. Cours de réseaux de neurones. Pour les GM 5 de l'INSA de Rouen Enseignant : Stéphane Canu Pour tout renseignement complémentaire ou question, envoyez-moi un Mél Programme | Travaux pratiques | Autres cours | Liens | Bibliographie Pour commencer, regardez les FAQ de comp.ai.neural-nets .
Le support du cours la régression linéaire discrimination linéaire le neurone et la discrimination linéaire ( le neurone biologique ) évaluation et comparaison de méthodes méthodes linéaires de régression flexible (Méthode de Noyau : régression spline et régresseur de Nadaraya Watson) les perceptrons multicouches et fonction de base radiales et autres type de réseaux de neurones la rétropropagation du gradient sélection de variables théorie de la régularisation et support vector machine Exercices et travaux pratiques Il y a une liste d'exercices en anglais sur les réseaux de neurones. Des programmes et des toolbox en Matlab pour faire des réseaux de neurones Netlab : les réseaux de neurones en Matlab, la toolbox officielle de Matlab. Plus anecdotique, APPRENTISSAGE À PARTIR D'EXEMPLES Notes de cours * TIPE - Prévision de température par réseaux neuronaux. J'ai décidé de faire porter mon TIPE (Travail d'Intérêt Personnel Encadré, à réaliser pendant les classes préparatoires scientifiques) sur les réseaux de neurones artificiels, car je suis attiré par l'intelligence artificielle, et cette facette de l'IA est particulièrement intéressante et offre un bon potentiel pour un TIPE.
Il s'inscrit dans le thème 2003-2004 "Objets, structures, formes et matériaux (reconnaissance, représentation et analyse)" dans la perspective générale "Les Technologies et les Sciences mises au service du Développement Durable". Le contenu complet du TIPE est désormais disponible en téléchargement ici (dossier avec code source principal, transparents, programmes). Plan du dossier 1. Notions générales 1.1. 2. 3. A. Contenu complet du TIPE en téléchargement (dossier et logiciels) Présentation des réseaux neuronaux. Artificial intelligence. AI research is highly technical and specialized, and is deeply divided into subfields that often fail to communicate with each other.[5] Some of the division is due to social and cultural factors: subfields have grown up around particular institutions and the work of individual researchers.
AI research is also divided by several technical issues. Some subfields focus on the solution of specific problems. Artificial Intelligence: A Modern Approach. John Canny [Robotics] Peter Norvig [Author] Stuart Russell [Author] David Forsyth [Vision] Artificial Neural Network (ANN) An artificial neural network is an interconnected group of nodes, akin to the vast network of neurons in a brain.
Here, each circular node represents an artificial neuron and an arrow represents a connection from the output of one neuron to the input of another. For example, a neural network for handwriting recognition is defined by a set of input neurons which may be activated by the pixels of an input image. After being weighted and transformed by a function (determined by the network's designer), the activations of these neurons are then passed on to other neurons. This process is repeated until finally, an output neuron is activated. This determines which character was read. Like other machine learning methods - systems that learn from data - neural networks have been used to solve a wide variety of tasks that are hard to solve using ordinary rule-based programming, including computer vision and speech recognition.
Background[edit] Introduction to / Programming Neural Networks. Jeff Heaton [Author] Introduction to Programming in Java: An Interdisciplinary Approach. A textbook for a first course in computer sciencefor the next generationof scientists and engineers Textbook.
Our textbooks Introduction to Programming in Java [Amazon · Pearson · InformIT ] and Computer Science [Amazon · Pearson · InformIT ] are an interdisciplinary approach to the traditional CS1 curriculum with Java. We teach the classic elements of programming, using an "objects-in-the-middle" approach that emphasizes data abstraction. We motivate each concept by examining its impact on specific applications, taken from fields ranging from materials science to genomics to astrophysics to internet commerce. The first half of the book is organized around four stages of learning to program: Chapter 1: Elements of Programming introduces variables; assignment statements; built-in types of data; conditionals and loops; arrays; and input/output, including graphics and sound. Overview (Java 2 Platform SE v1.4.2) BU Marseille. Livre Electronique numérique en 26 fiches.