Description
Ce cours complet couvre les dernières avancées en matière d’apprentissage profond et d’intelligence artificielle à l’aide de Python. Conçu pour les étudiants débutants et avancés, ce cours vous enseigne les concepts fondamentaux et les compétences pratiques nécessaires pour créer et déployer des modèles d’apprentissage profond.
Module 1: Introduction à Python et au Deep Learning
- Présentation du langage de programmation Python
- Introduction à l’apprentissage profond et aux réseaux de neurones
Module 2:Fondements des réseaux neuronaux
- Comprendre les fonctions d’activation, les fonctions de perte et les techniques d’optimisation
- Aperçu de l’apprentissage supervisé et non supervisé
Module 3:Construire un réseau neuronal à partir de zéro
- Exercice pratique de codage pour créer un réseau neuronal simple à partir de zéro à l’aide de Python
Module 4: TensorFlow 2.0 pour le Deep Learning
- Présentation de TensorFlow2.0 et de ses fonctionnalités pour le deep learning
- Exercices pratiques de codage pour mettre en œuvre des modèles d’apprentissage profond à l’aide de TensorFlow
Module 5: Architectures avancées de réseaux neuronaux
- Etude de différentes architectures de réseaux neuronaux telles que les réseaux feedforward, récurrents et convolutifs
- Exercices pratiques de codage pour implémenter des modèles avancés de réseaux neuronaux
Module 6: Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
- Présentation des réseaux de neurones convolutifs et de leurs applications
- Exercices pratiques de codage pour implémenter des CNN pour les tâches de classification d’images et de détection d’objets
Module 7: Réseaux de neurones récurrents (RNN) [Coming Soon]
- Vue d’ensemble des réseaux de neurones récurrents et de leurs applications
- Exercices pratiques de codage pour implémenter des RNN pour des données séquentielles telles que des séries chronologiques et le traitement du langage naturel
À la fin de ce cours, vous aurez une solide compréhension du deep learning et de ses applications en IA, ainsi que la capacité de créer et de déployer des modèles de deep learning à l’aide de Python et TensorFlow 2.0. Ce cours sera un atout précieux pour toute personne souhaitant poursuivre une carrière en IA ou simplement approfondir ses connaissances dans ce domaine passionnant.
À qui s’adresse ce cours:
- Des data scientists, des analystes et des ingénieurs qui souhaitent élargir leurs connaissances et leurs compétences en apprentissage automatique.
- Développeurs et programmeurs qui souhaitent apprendre à créer et déployer des modèles d’apprentissage automatique dans un environnement de production.
- Chercheurs et universitaires qui souhaitent comprendre les derniers développements et applications de l’apprentissage automatique.
- Professionnels et gestionnaires d’entreprise qui souhaitent apprendre à appliquer l’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes réels dans leur organisation.
- Étudiants et jeunes diplômés qui souhaitent acquérir des bases solides en apprentissage automatique et poursuivre une carrière en science des données ou en intelligence artificielle.
- Toute personne curieuse de connaître l’apprentissage automatique et souhaitant en savoir plus sur ses applications et la manière dont il est utilisé dans l’industrie.
Exigences
- Compréhension de base des concepts de programmation et des mathématiques
- Un ordinateur portable ou un ordinateur avec une connexion Internet
- Une volonté d’apprendre et d’explorer le domaine passionnant de l’apprentissage profond et de l’intelligence artificielle
Dernière mise à jour 7/2023
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Python 2023 pour le Deep Learning et l’Intelligence Artificielle.zip (6,8 Go) | Miroir
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