Apprentissage Profond et Réseaux Neuronaux avec PyTorch — LearnFlat
★ 4.3 (3) ⏱ 2 h 54 min 📚 29 leçons 🎧 Version audio

Apprentissage Profond et Réseaux Neuronaux avec PyTorch

Construisez, entraînez et évaluez des modèles d'apprentissage profond à l'aide de PyTorch pour résoudre des problèmes de classification et de régression du monde réel avec confiance.

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À propos de ce cours

L'apprentissage profond est le moteur de l'intelligence artificielle moderne, alimentant tout, de la vision par ordinateur au traitement du langage naturel. Comprendre comment construire ces systèmes intelligents à partir de zéro est une compétence essentielle pour quiconque cherche à entrer dans le domaine de l'IA et de l'apprentissage automatique. Ce cours écrit vous guide à travers les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux et de l'apprentissage profond à l'aide de PyTorch, l'un des frameworks les plus populaires de l'industrie. Vous passerez de la compréhension des bases mathématiques à l'implémentation, à l'entraînement et à l'optimisation de réseaux neuronaux profonds entièrement grâce à des explications écrites claires et des extraits de code structurés. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux, y compris les tenseurs, les gradients et la rétropropagation. - Implémenter des modèles de régression linéaire, logistique et softmax à l'aide des API principales de PyTorch. - Construire et entraîner des réseaux neuronaux profonds et des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour des tâches de reconnaissance d'images. - Appliquer des techniques d'entraînement modernes, y compris la régularisation, les algorithmes d'optimisation et la planification du taux d'apprentissage. - Évaluer les performances du modèle à l'aide de stratégies de validation robustes et de métriques modernes. - Explorer les paradigmes modernes de PyTorch, y compris l'apprentissage par transfert de base et les flux de travail efficaces de sauvegarde de modèles. Le cours commence par les concepts fondamentaux des tenseurs et du suivi des gradients avant de passer étape par étape à la construction de réseaux feedforward et d'architectures convolutives. Vous progresserez à travers des explications écrites structurées, en lisant et en analysant des implémentations de code propres conçues pour développer votre intuition pratique. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs IA, les scientifiques des données et les développeurs qui débutent dans l'apprentissage profond et souhaitent une introduction solide et axée sur le code à PyTorch sans prérequis complexes. Commencez votre voyage dans l'apprentissage profond et commencez à construire vos propres réseaux neuronaux dès aujourd'hui.

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    Sans poser de questions
  • ⚡ Court et ciblé
    2 h 54 min de contenu pratique

Avis (3)

Shaista Parveen PK Apprenant vérifié
★ 4 · 3 octobre 2026

Hmm, je ne suis pas sûr que ce soit pour les débutants absolus. Cela suppose un peu de connaissances préalables qui n'ont pas été explicitement enseignées.

Charlotte Green NZ Apprenant vérifié
★ 4 · 1 juillet 2026

Une bonne introduction. La structure était généralement claire, mais j'aurais aimé qu'il y ait quelques exemples plus concrets.

Sophie Muller LU
★ 5 · 10 juin 2026

Ce cours a dépassé mes attentes. Les applications du monde réel discutées sont incroyablement utiles.

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Questions fréquentes

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