Neural Networks lecture | Igor Farkaš | Introduction to Artificial Intelligence | How does AI work ?

Ce cours magistral d’introduction aux réseaux de neurones, donné par Igor Farkaš à l’Université Comenius, présente les fondements du connexionnisme et son inspiration biologique. L’enseignant oppose les approches symboliques et subsymboliques de l’IA, soulignant que les réseaux de neurones, basés sur des opérations numériques, sont moins transparents mais dominent actuellement le domaine. Il évoque les applications pratiques telles que la reconnaissance de formes, la classification, la prédiction de séries temporelles, la compression de données, la visualisation et la génération de données. Il aborde également les défis restants comme le manque de bon sens et les hallucinations des modèles. Une partie importante est consacrée à la biologie du neurone : structure, fonctionnement, plasticité synaptique, et la question de l’échelle pertinente pour modéliser le cerveau. Il introduit le modèle formel du neurone artificiel avec ses poids, sa fonction d’activation et la distinction entre modèles déterministes et stochastiques. Enfin, il liste les caractéristiques clés des réseaux de neurones : non-linéarité, adaptivité, et leur nature d’inférence statistique non paramétrique.