Quelle est la dérivée de la fonction sigmoïde en deep learning ?

Pour a = σ(z), la dérivée est σ'(z) = a(1 − a).

Pourquoi normaliser les pixels entre 0 et 1 pour entraîner un réseau de neurones ?

Cela stabilise les calculs et facilite une convergence plus rapide de l'entraînement.

Quelle est la formule de propagation avant dans une couche de réseau profond ?

Pour la couche l : Z[l] = W[l]A[l−1] + b[l], puis A[l] = g(Z[l]).

Cours en ligne gratuit Deep Learning

Durée du cours en ligne : 5 heure et 13 minutes

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Apprenez le deep learning gratuitement: neurones, backprop et vectorisation. Gagnez des bases solides pour lancer vos projets IA et data science.

Dans ce cours gratuit, découvrez

Séquence d’entraînement d’un réseau: propagation avant, coût, backprop, mise à jour des paramètres
Perceptron et neurone sigmoïde: modèle, activation et principe de classification binaire
Lien vraisemblance / log loss (entropie croisée) pour entraîner un classifieur binaire
Calcul des gradients d’un neurone et descente de gradient pour optimiser w et b
Dérivée de la sigmoïde: a(1−a) avec a = σ(z)
Vectorisation des équations: calculs efficaces sur m exemples (matrices) sans boucles
Gradient vectorisé dJ/dw pour un lot de m exemples et dimensions associées
Implémentation d’un neurone artificiel (forward, coût, gradients, update) en code
Frontière de décision d’un modèle linéaire à sortie sigmoïde et interprétation géométrique
Normalisation des pixels en [0,1] pour stabilité numérique et meilleure convergence
Réseau à 2 couches: dimensions de W[l], b[l], calcul Z[l]=W[l]A[l-1]+b[l]
Backpropagation d’un réseau 2 couches: dZ2=A2−Y, dW2=(1/m)dZ2 A1^T, etc.
Seuil de classification: conversion de a2 en ŷ binaire via 0,5
Propagation avant générale d’un réseau profond: Z[l]=W[l]A[l−1]+b[l], A[0]=X

À propos du cours en ligne gratuit

Vous souhaitez comprendre vraiment comment fonctionne le deep learning, au-delà des bibliothèques toutes faites? Ce cours en ligne gratuit vous accompagne pas à pas pour construire des bases solides en intelligence artificielle et science des données, avec une approche progressive: de l’intuition mathématique à la mise en pratique, jusqu’aux réseaux profonds.

Au fil des leçons, vous explorez le cœur d’un modèle de neurone artificiel: fonction sigmoïde, frontière de décision et interprétation probabiliste. Vous apprenez à relier la notion de vraisemblance à la fonction de perte log loss, puis à calculer des gradients de manière claire, afin de comprendre ce que signifie optimiser un classifieur binaire. L’objectif est de vous rendre autonome face aux notions clés que l’on retrouve dans tous les projets modernes d’IA.

La formation met aussi l’accent sur la vectorisation, indispensable pour passer d’une équation comprise sur papier à une implémentation efficace sur des lots de données. Vous verrez comment écrire correctement les expressions vectorisées des gradients, manipuler les dimensions des matrices et sécuriser vos calculs, notamment dans un réseau à deux couches. Cette rigueur vous aide à éviter les erreurs fréquentes quand on code la propagation avant et la rétropropagation.

En avançant, vous passez du neurone unique à un réseau de neurones à deux couches, puis à un réseau profond. Vous comprenez comment choisir un seuil de décision, pourquoi normaliser les pixels entre 0 et 1 pour stabiliser l’apprentissage, et comment généraliser la propagation avant quand l’architecture s’agrandit. À la fin, vous avez une vision cohérente de l’entraînement: quelle séquence suivre, quels calculs sont réalisés à chaque étape, et comment relier théorie et code pour préparer des cas d’usage concrets comme la classification d’images.

Que vous soyez débutant en IA, développeur curieux ou profil data qui veut renforcer ses fondamentaux, ce cours vous donne des repères clairs et des exercices pour consolider votre compréhension. Vous repartez avec une méthode pour analyser, implémenter et déboguer vos réseaux de neurones, et un socle fiable pour aborder ensuite des modèles plus avancés.

Contenu du cours

Leçon vidéo : FORMATION DEEP LEARNING COMPLETE (2021) 30m
Exercice: Dans Deep Learning avec Akademy Performance Digital, quelle est la bonne séquence d’entraînement d’un réseau de neurones ?
Leçon vidéo : LE PERCEPTRON - DEEP LEARNING (02) 24m
Exercice: Quelle relation décrit correctement le lien entre vraisemblance et fonction log loss pour entraîner un classifieur binaire ?
Leçon vidéo : LES GRADIENTS D'UN NEURONE - DEEP LEARNING (03) 33m
Exercice: Quelle est la dérivée de la fonction sigmoïde a = 1/(1+e^(-z)) par rapport à z ?
Leçon vidéo : La VECTORISATION des équations - DEEP LEARNING (04) 20m
Exercice: Dans le cadre du deep learning, quelle est l’expression vectorisée correcte du gradient de la fonction de coût par rapport à w pour un lot de m exemples ?

Leçon vidéo : PROGRAMMATION d'un NEURONE ARTIFICIEL (DEEP LEARNING 5) 38m
Exercice: Frontière de décision pour un modèle linéaire à sortie sigmoïde
Leçon vidéo : NEURONE ARTIFICIEL - CHAT VS CHIEN - DEEP LEARNING 6 58m
Exercice: Deep Learning avec Akademy Performance Digital: pourquoi normaliser les pixels en 0-1 ?

Leçon vidéo : RÉSEAU DE NEURONES (2 COUCHES) - DEEP LEARNING 7 24m
Exercice: Dimensions de W[2] et b[2] pour calculer Z[2] = W[2] A[1] + b[2]
Leçon vidéo : La BACK-PROPAGATION - DEEP LEARNING 8 31m
Exercice: Quelle est l’expression vectorisée correcte du gradient dW2 dans un réseau à deux couches, en notant A1 l’activation de la première couche et dZ2 = A2 - Y ?
Leçon vidéo : PROGRAMMER UN RÉSEAU DE NEURONES à 2 COUCHES - DEEP LEARNING 9 22m
Exercice: Deep Learning — Dans un réseau à deux couches, quel seuil est utilisé pour convertir l’activation a2 en prédiction binaire

Leçon vidéo : RÉSEAU DE NEURONES PROFOND - DEEP LEARNING 10 26m
Exercice: Quelle est la formule ge9ne9rale pour calculer ZC en propagation avant dans un re9seau profond lorsque A0 = X ?

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