| Nom de fichier: | Bootcamp Deep Learning: réseaux de neurones avec Python, Pytorch |
| Source du contenu: | https://www.udemy.com/course/deep-learning-bootcamp-neural-networks-with-python-pytorch/ |
| Taille du fichier: | 6,1 Go |
| Éditeur: | udemie |
| Mis à jour et publié: | 07 novembre 2024 |
Êtes-vous prêt à libérer tout le potentiel du Deep Learning et de l’IA en maîtrisant non pas un mais plusieurs outils et frameworks? Ce cours complet vous guidera à travers les bases deApprentissage profonden utilisantPython,PyTorchetTensorFlow—les bibliothèques et frameworks les plus puissants pour créer des modèles intelligents.
Que vous soyez débutant ou développeur expérimenté, ce cours offre une expérience d’apprentissage étape par étape qui combine des concepts théoriques avec un codage pratique. À la fin de ce voyage, vous aurez développé une compréhension approfondie des réseaux de neurones et acquis des compétences dans l’applicationRéseaux de neurones profonds (DNN)pour résoudre des problèmes du monde réel et développé une expertise dans les applications d’apprentissage en profondeur de pointe telles queRéseaux de neurones convolutifs (CNN)etdétection de tumeur cérébraleà partir d’images IRM.
Pourquoi choisir ce cours ?
Ce cours se démarque en proposant un parcours d’apprentissage complet qui fusionne les aspects essentiels de trois frameworks leaders : Python, PyTorch et TensorFlow. En mettant fortement l’accent sur la pratique pratique et les applications du monde réel, vous passerez rapidement des concepts fondamentaux à la maîtrise des techniques d’apprentissage en profondeur, aboutissant à la création de modèles d’IA sophistiqués.
Points saillants:
- Python:Apprenez Python à partir des bases et progressez vers la programmation de niveau avancé, essentielle à la mise en œuvre d’algorithmes d’apprentissage en profondeur.
- PyTorch:Maîtrisez PyTorch pour les réseaux de neurones, y compris les opérations tensorielles, l’optimisation, l’autograd et les CNN pour les tâches de reconnaissance d’images.
- TensorFlow:Libérez le potentiel de TensorFlow pour créer des modèles d’apprentissage profond robustes, en utilisant des outils tels que Tensorboard pour la visualisation des modèles.
- Projets du monde réel:Appliquez vos connaissances à des projets passionnants commeClassement IRIS,détection de tumeur cérébrale à partir d’images IRMet plus encore.
- Concepts de prétraitement des données et de ML:Apprenez les techniques cruciales de prétraitement des données et les principes clés de l’apprentissage automatique tels queDescente de dégradé,Propagation arrièreetOptimisation du modèle.
Aperçu du contenu du cours:
Module 1:Introduction au Deep Learning et à Python
- Introduction à la structure du cours, aux objectifs d’apprentissage et aux cadres clés.
- Présentation de la programmation Python: des bases aux avancées, vous garantissant ainsi de pouvoir mettre en œuvre en toute confiance n’importe quel concept d’apprentissage profond.
LIEN DE TÉLÉCHARGEMENT: Bootcamp d’apprentissage profond: réseaux de neurones avec Python, Pytorch
Deep_Learning_Bootcamp_Neural_Networks_with_Python_PyTorch.part1.rar – 995,0 Mo
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