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Voici une vidéo expliquant les grandes notions sur les réseaux de neurones (durée: 18'39''):

C'est quoi un réseau de neurones

Cette vidéo explique la descente de gradient, c'est-à-dire la méthode pour obtenir un minimum de la fonction coût d'un réseau de neurones afin de déterminer un réglage de ses hyperparamètres (20'33''):

Descente de gradient

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Apporter de quoi écrire sur feuille, une feuille, une règle graduée en bon état et une calculatrice pour effectuer les tracés des diagrammes de Bode.

Cours :

- Ingénierie numérique :

Intégration et dérivation numérique (savoir écrire les scripts des fonctions), Résolution d’équations différentielles par méthode d’Euler explicite (expliquer la méthode et savoir écrire le script de la fonction de résolution par la méthode d’Euler), Filtres par moyenne glissante et filtre passe-bas du premier ordre (expliquer principe et écrire le script python).

- Assservissement :

Echantillonnage : objectifs et problématique (période d’échantillonnage, quantification, théorème de Shannon, intérêt de filtrer le signal analogique avant la conversion en numérique).

Linéarisation : objectifs, savoir expliquer les trois manières de linéariser vues en cours.

Stabilité des systèmes asservis : critère des pôles de la FTBF (savoir l’énoncer, savoir placer sur le plan complexe les pôles pour les différents cas vus en cours).

Stabilité des systèmes asservis : critère graphique avec les diagrammes de Bode (savoir énoncer les trois conditions).

Pôles dominants d’une FTBF : définition et simplification du modèle.

Précisions des systèmes asservis (FTBF) en fonction du gain et de la classe de la FTBO : savoir refaire le tableau donnant les erreurs statique et de poursuite.

- Correcteur proportionnel (P): avantages, inconvénients et limites ;

- Correcteur proportionnel intégral (PI) : avantages, inconvénients et limites, savoir tracer l’allure des diagrammes de Bode.

Exercices :

- Asservissement :

Diagramme de Bode : savoir faire les tracés asymptotiques d’une FTBO en la décomposant en produit de fonctions simples, savoir conclure sur la stabilité de la FTBF (stabilité ? Marges de phase et de gain ?), savoir modifier le gain du correcteur proportionnel pour obtenir des marges de gain ou de phase exigées par le cahier des charges.

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Cours :

- Ingénierie numérique :

Intégration et dérivation numérique (savoir écrire les scripts des fonctions), Résolution d’équations différentielles par méthode d’Euler explicite (expliquer la méthode et savoir écrire le script de la fonction de résolution par la méthode d’Euler), Filtres par moyenne glissante et filtre passe-bas du premier ordre (expliquer principe et écrire le script python).

- Assservissement :

Echantillonnage : objectifs et problématique (période d’échantillonnage, quantification, théorème de Shannon, intérêt de filtrer le signal analogique avant la conversion en numérique).

Linéarisation : objectifs, savoir expliquer les trois manières de linéariser vues en cours.

Stabilité des systèmes asservis : critère des pôles de la FTBF (savoir l’énoncer, savoir placer sur le plan complexe les pôles pour les différents cas vus en cours).

Stabilité des systèmes asservis : critère graphique avec les diagrammes de Bode (savoir énoncer les trois conditions).

Pôles dominants d’une FTBF : définition et simplification du modèle.

Précisions des systèmes asservis (FTBF) en fonction du gain et de la classe de la FTBO : savoir refaire le tableau donnant les erreurs statique et de poursuite.

Exercices :

- Asservissement :

Diagramme de Bode : savoir faire les tracés asymptotiques d’une FTBO en la décomposant en produit de fonctions simples, savoir conclure sur la stabilité de la FTBF (stabilité ? Marges de phase et de gain ?), savoir modifier le gain du correcteur proportionnel pour obtenir des marges de gain ou de phase exigées par le cahier des charges.

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