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Séance de cours

Réseaux neuronaux : Solutions d'exercices

Concepts associés (25)

Fitness

thumb|Démonstration d'exercices de fitness. Le fitness (abréviation de l'expression anglaise physical fitness, « forme physique »), aussi appelé la gymnastique de forme ou l'entraînement physique, désigne un ensemble d'activités physiques permettant au pratiquant d'améliorer sa condition physique et son hygiène de vie, dans un souci de bien-être. Le fitness trouve ses origines dans l'aérobic (gymnastique modelant le corps par des mouvements effectués en musique), qui lui-même naît de la danse jazz.

Physiologie sportive

vignette|200px|Les cyclistes sont connus pour utiliser la physiologie sportive pour optimiser leurs entraînements et leurs performances. La physiologie sportive est la physiologie de l'activité physique, c'est-à-dire, l'étude des réponses et des adaptations chroniques à un grand nombre de conditions d'exercice physique. De plus, la plupart des physiologistes sportifs étudient l'effet de l'exercice sur des pathologies, et les mécanismes par lesquels ces exercices peuvent réduire ou renverser la progression d'une maladie.

Aerobic exercise

Aerobic exercise (also known as endurance activities, cardio or cardio-respiratory exercise) is physical exercise of low to high intensity that depends primarily on the aerobic energy-generating process. "Aerobic" is defined as "relating to, involving, or requiring oxygen", and refers to the use of oxygen to meet energy demands during exercise via aerobic metabolism adequately. Aerobic exercise is performed by repeating sequences of light-to-moderate intensity activities for extended periods of time.

Apprentissage profond

L'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.

Algorithme d'apprentissage incrémental