Un réseau de neurones est un modèle computationnel inspiré de la structure et du fonctionnement des réseaux de neurones biologiques qui constituent le cerveau animal. Ces systèmes adaptatifs apprennent à partir de données, identifiant des motifs et relations complexes sans programmation explicite. Leur importance réside dans leur capacité à résoudre des problèmes difficiles d’accès par les méthodes traditionnelles, notamment dans des domaines tels que la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel, la prédiction et la classification. L’apprentissage profond (deep learning), les réseaux convolutionnels (CNN), les réseaux récurrents (RNN) et les algorithmes de rétropropagation sont des concepts clés liés à l’étude et à l’implémentation des réseaux de neurones. La recherche actuelle se concentre sur l’amélioration de l’interprétabilité, la réduction des besoins en données et l’augmentation de l’efficacité énergétique de ces modèles. Dans cette section de notre site, nous mettons à votre disposition une bibliothèque complète comprenant les derniers mémoires de fin d’études, thèses de magister et doctorat traitant le sujet de réseau de neurones, disponibles au téléchargement en format PDF.