Objectif

Comprendre, concevoir et réaliser des systèmes basés sur les réseaux de neurones à des fins d'apprentissage, de mémorisation, de reconnaissance et de commande des systèmes.

Contenu

Cellules nerveuses physiologiques. Connectivité. Neurone formel. Topologies et paradigmes. Processus d'apprentissage : non supervisé, supervisé, compétitif. Architectures : homogène, hétérogènes, perceptron, perceptron multicouche, réseaux d'Hopfield, cartes de Kohonen, réseaux à fonctions radiales, réseaux récurrents, réseaux adaptatifs, réseaux auto-organisés, réseaux pour le traitement temporel. Apprentissage : par rétropropagation, par RP accélérée, par RP adaptative, par calcul d'entropie, compétitif, par algorithmes évolutifs. Introduction aux systèmes flous : définitions, sous-ensembles flous, relations floues. Liens entre réseaux de neurones et logique floue. Applications à des systèmes physiques complexes en GPAO, commande de procédés, robotique, vision numérique. Démonstrations et Exercices sur plusieurs logiciels.