📋 Fiche d'observations - Réseaux convolutifs (CNN)

Informations générales

Nom et prénom : ____ Date : ____

Partie 1 : Tests de l'application CNN

Tests pratiques

Type de test	Nombre effectué	Réussites	Échecs	Taux de réussite
Dessin souris
Images importées

Observations qualitatives

Chiffres les mieux reconnus : ___ Chiffres les plus difficiles : ____ Niveau de confiance moyen : ________

Partie 2 : Analyse de l'architecture

Structure du modèle

Composant	Nombre	Paramètres	Fonction
Couches Conv2D
Couches MaxPooling
Couches Dense
Total paramètres

Fonctions d'activation

Couches intermédiaires : ___ Couche de sortie : _________ Justification du choix :

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Partie 3 : Visualisation des caractéristiques

Feature maps - Première couche

Types de caractéristiques détectées :

_________________________________________________________________
_________________________________________________________________

Feature maps - Couches profondes

Évolution des caractéristiques :

_________________________________________________________________
_________________________________________________________________

Interprétation des erreurs

Les feature maps aident-elles à comprendre les erreurs ? ⬜ Oui ⬜ Non ⬜ Partiellement

Explication :

_________________________________________________________________
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Partie 4 : Avantages et limitations

Points forts identifiés

1. ---

2. ---

3. ---

Limitations observées

1. ---

2. ---

3. ---

Propositions d'amélioration

1. ---

2. ---

Partie 5 : Compréhension conceptuelle

Principe des convolutions

Fonctionnement et avantages :

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Principe du pooling

Rôle et importance :

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Transfer learning

Application possible à ce problème :

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Partie 6 : Applications professionnelles

Cas d'usage identifiés

1. Contexte : ________ Application : ______

2. Contexte : ________ Application : ______

Extension à d'autres domaines

Adaptations nécessaires :

_________________________________________________________________
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Conclusion

Impact sur la compréhension

Nouveaux apprentissages :

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_________________________________________________________________

Pertinence pour le chatbot

Utilité pour le projet final :

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Auto-évaluation

Critère	Excellent	Bon	Moyen	À améliorer
Compréhension CNN	⬜	⬜	⬜	⬜
Analyse technique	⬜	⬜	⬜	⬜
Propositions d'amélioration	⬜	⬜	⬜	⬜

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Temps consacré : _ minutes Difficulté ressentie : ⬜ Facile ⬜ Moyenne ⬜ Difficile ```