Apprentissage profond et réseaux neuronaux avec TensorFlow et Keras

L'intelligence artificielle transforme la façon dont les entreprises résolvent des problèmes complexes, de la prédiction des tendances du marché à la reconnaissance d'images. Ce cours écrit vous guide à travers les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond (deep learning), vous permettant de construire des modèles puissants à partir de zéro en utilisant des outils modernes. Vous passerez de la compréhension des neurones artificiels de base à l'implémentation d'architectures avancées comme les autoencoders et les modèles de transfer learning, acquérant ainsi les compétences pratiques nécessaires pour appliquer les réseaux neuronaux à des ensembles de données réels. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture fondamentale des réseaux neuronaux artificiels et les concepts de l'apprentissage profond. - Construire et entraîner des modèles prédictifs en utilisant l'API Keras et TensorFlow. - Appliquer des techniques de transfer learning pour tirer parti des modèles pré-entraînés pour les tâches de vision par ordinateur. - Implémenter des autoencoders pour la réduction de dimensionnalité et l'extraction de caractéristiques de données. - Développer des systèmes de reconnaissance faciale en utilisant des architectures d'apprentissage profond établies comme FaceNet et VGG-Face. - Pratiquer le prétraitement des données (data preprocessing) et l'évaluation des modèles pour garantir une performance de machine learning robuste. Le cours commence par la terminologie essentielle et les définitions fondamentales avant de passer à l'implémentation pratique à travers des explications écrites détaillées et des extraits de code. Il est conçu pour les débutants intéressés par la data science et l'IA, ne nécessitant aucune expérience préalable en machine learning. Commencez votre voyage dans le monde des réseaux neuronaux profonds dès aujourd'hui.