Perceptron : Le premier réseau d'apprentissage 🤖

Quatrième épisode d'une série de vidéos de cinq minutes autour d'un thème lié à l'intelligence artificielle.

Les mécanismes d'apprentissage sont au cœur de l'intelligence artificielle.
Le perceptron est considéré comme le premier réseau de neurones artificiels doté d'apprentissage.

Les premiers neurones artificiels ont été inventé en 1943 par Warren McCulloch et Walter Pitts. Donald Olding Hebb a publié en 1949 la règle de Hebb qui mathématise l'apprentissage d'un réseau de neurones via une modification des poids synaptiques.

C'est à Frank Rosenblatt que l'on doit les 1957 le perceptron, une machine neuronale permettant l'apprentissage supervisé de la reconnaissance de caractères.

Dans cette vidéo, nous définissons un perceptron très simple destiné à reconnaître des motifs sur quatre pixels. Notre perceptron comporte une couche d'entrée composée de quatre neurones et d'une couche de sortie composée d'un seul neurone.

Quelques repères bibliographiques
Réseaux de neurones biologiques et artificiels, Martial Mermillod
Réseaux neuronaux, une introduction accompagnée d'un modèle Java, Jean-Philippe Rennard
Comprendre le deep learning, Jean-Claude Heudin
L'intelligence artificielle pour les développeurs, Virginie Mathivet

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Eric Pruvost