Les réseaux de neurones artificiels (ANN) sont des modèles informatiques inspirés du fonctionnement du cerveau humain, qui sont utilisés pour résoudre des problèmes complexes en intelligence artificielle. Ils sont constitués de couches de neurones artificiels qui transmettent des informations les unes aux autres, chaque neurone étant responsable d’une transformation des données. Les ANN sont particulièrement efficaces pour des tâches telles que la reconnaissance d’images, la traduction automatique, ou encore les jeux vidéo.
Le principe de base des réseaux de neurones est que chaque neurone reçoit des entrées, applique une fonction pour générer une sortie, puis transmet cette sortie aux neurones de la couche suivante. Ces réseaux peuvent avoir plusieurs couches, les réseaux profonds étant ceux qui comportent de nombreuses couches intermédiaires entre les neurones d’entrée et de sortie. En ajustant les connexions entre les neurones lors du processus d’apprentissage, les ANN peuvent apprendre à reconnaître des motifs dans des données complexes et à améliorer leurs prédictions.
Les réseaux de neurones sont utilisés dans de nombreuses applications d’intelligence artificielle. Par exemple, ils sont au cœur des systèmes de reconnaissance vocale, permettant aux assistants virtuels de comprendre et de répondre aux commandes des utilisateurs. Ils jouent également un rôle central dans les voitures autonomes, en analysant les images des caméras pour détecter les obstacles et prendre des décisions en temps réel.
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Des modèles inspirés du fonctionnement du cerveau humain qui sont utilisés pour effectuer des tâches d’apprentissage automatique. Ils sont composés de couches de neurones interconnectés, chacun ayant des poids qui sont ajustés pendant le processus d’apprentissage pour permettre au réseau de généraliser à partir des données d’entraînement.