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Parcours IA

Construisez un réseau de neurones de zéro en Python

15 défis vous mènent du produit scalaire à un réseau qui apprend le XOR, puis aux optimiseurs modernes comme Adam, sans aucune bibliothèque d'IA : neurones, activations, perte, gradients, rétropropagation et entraînement. Résolvez-les dans l'ordre en Python ; chacun s'exécute dans votre navigateur avec des tests instantanés et une revue par l'IA.

Commencer le premier défi
  1. 1

    Briques de base

    Vecteurs, fonctions d'activation et un neurone seul.

    0/3
    1. 1 Produit scalaire de deux vecteurs Facile Résoudre en Python
    2. 2 Fonctions d'activation Facile Résoudre en Python
    3. 3 Un seul neurone artificiel Facile Résoudre en Python
  2. 2

    Propagation avant

    Couches, réseau à deux couches et fonctions de perte.

    0/3
    1. 1 Propagation avant dans une couche dense Moyen Résoudre en Python
    2. 2 Propagation avant dans un réseau à deux couches Moyen Résoudre en Python
    3. 3 Fonctions de perte : MSE, MAE et entropie croisée Facile Résoudre en Python
  3. 3

    Entraînement

    Gradients, rétropropagation et descente de gradient, jusqu'à résoudre XOR.

    0/5
    1. 1 Dérivées des fonctions d'activation Facile Résoudre en Python
    2. 2 Gradients d'un seul neurone Moyen Résoudre en Python
    3. 3 Rétropropagation dans un réseau à deux couches Difficile Résoudre en Python
    4. 4 Entraîner un neurone par descente de gradient Moyen Résoudre en Python
    5. 5 Entraîner un réseau de neurones pour résoudre XOR Difficile Résoudre en Python
  4. 4

    Mieux entraîner

    Initialisation des poids, mini-lots, momentum et Adam.

    0/4
    1. 1 Initialisation des poids de Xavier et He Facile Résoudre en Python
    2. 2 Descente de gradient par mini-lots Moyen Résoudre en Python
    3. 3 Descente de gradient avec momentum Facile Résoudre en Python
    4. 4 Optimiseur Adam Moyen Résoudre en Python