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Parcours IA
Construisez un réseau de neurones de zéro en Rust
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 Rust ; chacun s'exécute dans votre navigateur avec des tests instantanés et une revue par l'IA.
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1 Apprenez d'abord le concept Neurones et fonctions d'activation en Python Lire la leçon →0/3Briques de base
Vecteurs, fonctions d'activation et un neurone seul.
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2 Apprenez d'abord le concept Propagation avant et fonctions de perte en Python Lire la leçon →0/3Propagation avant
Couches, réseau à deux couches et fonctions de perte.
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3 Apprenez d'abord le concept Descente de gradient et rétropropagation en Python Lire la leçon →0/5Entraînement
Gradients, rétropropagation et descente de gradient, jusqu'à résoudre XOR.
- 1 Dérivées des fonctions d'activation Facile Résoudre en Rust
- 2 Gradients d'un seul neurone Moyen Résoudre en Rust
- 3 Rétropropagation dans un réseau à deux couches Difficile Résoudre en Rust
- 4 Entraîner un neurone par descente de gradient Moyen Résoudre en Rust
- 5 Entraîner un réseau de neurones pour résoudre XOR Difficile Résoudre en Rust
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4 Apprenez d'abord le concept Optimiseurs de réseaux de neurones : SGD, Momentum et Adam en Python Lire la leçon →0/4Mieux entraîner
Initialisation des poids, mini-lots, momentum et Adam.