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Plongez dans les fondations de l'Intelligence Artificielle moderne avec ce troisième épisode de la série Débutant ! Découvrez de A à Z ce qu'est un réseau de neurones profond, l'architecture essentielle derrière les systèmes de GenAI comme ChatGPT, Gemini ou Midjourney. Nous démarrons par une analogie puissante avec le neurone biologique pour ensuite décortiquer la modélisation mathématique du Perceptron de Rosenblatt. Apprenez pourquoi l'empilement de couches (le "Deep" de Deep Learning) est indispensable pour résoudre des problèmes complexes et comment le calcul matriciel, optimisé par les GPUs, a permis l'explosion de cette technologie. Ne manquez pas cette introduction cruciale pour comprendre où se situe l'apprentissage des poids qui sera le sujet de notre prochaine vidéo ! 00:00:00 Introduction 00:01:06 Le Neurone Biologique : l'Inspiration 00:02:47 Le Perceptron de Rosenblatt : la Modélisation Mathématique 00:07:25 La Limite du Neurone Unique et le Problème du XOR 00:08:45 Du Neurone au Réseau : le Multilayer Perceptron (MLP) 00:13:23 L'Importance de la Profondeur (Deep Learning) 00:17:21 Le Rôle du GPU et de la Multiplication Matricielle 00:21:06 Prochaine Étape : L'Apprentissage (Backpropagation)