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Ceci est une propriété de YalpDev Group, téléchargé sur www.yalpd.com, Conçu et écrit par Christ MPUTU [Administrateur et C.O de yalpd.com]. L’ESSENTIEL SUR LE RESEAU DE NEURONES ARTIFICIELS - PRT 1 CONTENU DE LA FORMATION La premiere partie (PRT-1) de cette formation sur « le reseau de neuronnes artificiels » comporte trois grandes parties essentiels, à savoir : 1. Qu’est ce que le reseau de neurones artificiels ? 2. Bef histoirique et origine de reseau de neurones artificieles : a. Bref historique de reseau de neurones artificieles ; b. L’orgine de reseau de neurones artificieles . 3. Comment fonctionne le reseau de neurones artificiels. C’est donc ces trois parties qui sont exploités dans cette partie. QUELQUES DEFINITION Machine learning Le Machine learning (ML) ou apprentissage automatique est une forme d’intelligence artificiel (IA) donnant aux ordinateurs la grandre capaité d’apprendre à partir de données (ameliorer leurs performances à resoudre des tâches sans etre explicitements programmés pour chacune). Ceci est une propriété de YalpDev Group, téléchargé sur www.yalpd.com, Conçu et écrit par Christ MPUTU [Administrateur et C.O de yalpd.com]. 1. QU’EST CE QUE LE RESEAU DE NEURONES ? Le reseau de neurones artificieles est un système informatique (SII) intégrant la partie matériel (hardware) et logiciel (software) dont son fonctionnement est imité sur le fonctionnement du réseau de neurone biologique c’est-à-dire sur celui de l’être humain. C’est un algorithme composé d’une succession de petites boites de calculs accomplissant des fonctions mathématiques élémentaires (entre autres : la logique, l’arithmétique, etc..). Par exemple, un neurone somme (calcul) ses entrées, compare la somme résultante à une valeur seuil donnée, et répond en émettant un signal si cette somme est supérieure ou égale à ce seuil. 2. BEF HISTOIRIQUE ET ORIGINE DES RESEAUX DES NEURONES ; Ceci est une propriété de YalpDev Group, téléchargé sur www.yalpd.com, Conçu et écrit par Christ MPUTU [Administrateur et C.O de yalpd.com]. a. Petite histoire des réseaux de neurones artificiels Le réseau de neurones artificiels fut inventé par deux chercheurs américains de l’Université de Chicago (Warren McCullogh & Water Pitts) en 1943. En 1957, qui nous amena à l’invention de perceptron, le plus ancien algorithme de Machine Learning, conçu pour effectuer des tâches de reconnaissances patterns (calculs) complexes, Qui plus tard permettra aux machines d’apprendre à reconnaissance des objets sur des images. Il a fallu attendre le début des années 2010, pour que les Data Scientists disposent des données et de la puissance de calcul nécessaires pour exécuter des réseaux de neurones complexes, qui l’autre fois (soit en 1957) été impossible vue la faible puissances (capacité) qu’avais les ordinateurs. Et en 2012, lors d’une compétition organisée par ImageNet, un réseau de neurone (Neural Network, en anglais) est parvenu pour la première fois à surpasser un humain (cerveau humain) dans la reconnaissance d’image. C’est ainsi que cette technologie (Réseau des neurones artificiels) est au cœur des préoccupations scientifiques malgré son amélioration et évolution du jour au jour actuellement. b. Origine des réseaux de neurones Le réseau de neurone artificiels (formels) est construit à l’image d’un réseau de neurones artificiels, il imite le fonctionnement d’un réseau de neurone biologique (c’est-à-dire, le réseau de neurone de l’être humain ou vivant). D’une manière très simple, le réseau de neurone artificiel prise son origine dans le réseau neuronal humaine pour former le réseau de neurone formel (réseau de neurone artificiel). Il représente le cerveau de l’ordinateur qui est le processeur. On dote donc aux ordinateurs des grands capacités de traitement de calcul complexe. 3. COMMENT FONCTIONNE LE RESEAU DE NEURONES ARTIFICIELS ? Le réseau de neurones artificiels d’une manière générale repose sur un grand nombre de processeurs qui s’opèrent en parallèle et organisés en tiers (en trois). Le premier tiers reçoit les entrées d’informations (input) brutes, par la suite, chaque tiers reçoit les sorties d’informations du tiers. Et le dernier tiers quant à lui, produit les résultats du système (système informatique). Le réseau de neurone artificiels reçoive et traite les données (input) en paquet (en morceau) comme en réseau informatique. Ceci est une propriété de YalpDev Group, téléchargé sur www.yalpd.com, Conçu et écrit par Christ MPUTU [Administrateur et C.O de yalpd.com]. C’est donc par le biais des algorithmes que le réseau de neurones artificiels permet à des ordinateurs d’apprendre à partir de nouvelles données. Ces algorithmes sont dotés du réseau de neurones artificiels qui apprend à effectuer des tâches humaines en analysant des exemples. Par exemple, un réseau de neurones peut être utilisé pour apprendre à l’ordinateur à reconnaitre des objets. Un grand nombre d’objets d’une même catégorie est présenté au réseau de neurones, et l’ordinateur apprendre à reconnaitre cet objet sur de nouvelles images en analysant les patterns récurrents au sein des images ciblés en titre d’exemple. Le réseau de neurones est comparable à un automate doté d'une fonction de transfert (robot coopérative) qui transforme ses entrées en sortie selon des règles précises. UNE IDEE UN PLUS Nous avons le réel plaisir de vous voir être nombreux de télécharger la formation et surtout de nous suivre sur nos sites des formations et complétions informatiques : YalpD & Mkboongo. Comme nous l’avions déjà dit au début, ce présent tutoriel est à sa première partie de sur « L’ESSENTIEL SUR LE RESEAU Ceci est une propriété de YalpDev Group, téléchargé sur www.yalpd.com, Conçu et écrit par Christ MPUTU [Administrateur et C.O de yalpd.com]. DE NEURONES ARTIFICIELS », les autres parties restantes pour former une formation complète après cette partie. CONNAISSANCES OU LIENS EXTERNES  Machine learning : comprendre les réseaux de neurones ;  Que sont les réseaux de neurones ;  Qu’est-ce qu’un réseau de neurones artificiels (guide digitals – lonos) ;  Réseaux de neurones -encyclopédie Universalis ;  Programmation d’un réseau de neurones (JDN) ;  Comprendre les fonctionnements d’un cerveau humain ;  Comprendre les fonctionnalités d’un automate programmable. FORMATIONS OU COURS SIMILAIRES  Initiation au réseau informatique (YalpD Group – YalpD.com) ;  Qu’est-ce que le 5G ? (YalpD Group – YalpD.com). VOTRE PART Pour toutes vos suggestions (remarques), compléments, améliorations et préoccupations, Veuillez, nous écrire sur nos adresses : chmputu@gmail.com, +243811568222 (Whatsapp) ou sur en commentaire en bas des tutoriels. uploads/Ingenierie_Lourd/ cree-une-intelligence-artificielle-l-x27-essentiel-sur-le-reseau-de-neurones-artificiels-prt-1 1 .pdf