Deep Learning Capstone : Construction de pipelines avec PyTorch et Keras

Passer de l'apprentissage profond théorique à la construction d'un pipeline de projet complet peut constituer un obstacle majeur. Ce cours comble cette lacune en vous guidant à travers un projet de synthèse structuré, basé sur du texte. Vous acquerrez la confiance nécessaire pour concevoir, exécuter et évaluer des modèles de réseaux neuronaux à partir de zéro. En parcourant un cycle de vie complet d'apprentissage automatique, vous apprendrez à gérer les pipelines de données, à entraîner des modèles dans PyTorch et Keras, et à comparer systématiquement leurs performances. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les différences architecturales fondamentales et les flux de travail de PyTorch et Keras. - Configurer des pipelines robustes de chargement, de prétraitement et d'augmentation de données pour l'apprentissage profond. - Construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutifs en utilisant les meilleures pratiques modernes dans les deux frameworks. - Comparer les performances des modèles à l'aide de métriques d'évaluation standard et de stratégies de validation. - Appliquer des principes MLOps de base pour suivre les expériences, les paramètres et les cycles d'entraînement des modèles. Le voyage commence par les concepts et la terminologie fondamentaux des pipelines avant de plonger dans des exemples de code pratiques. Vous passerez de la préparation des données brutes à la conception de l'architecture du modèle, aux boucles d'entraînement et à l'analyse comparative. Ce cours est conçu pour les futurs développeurs d'IA et les étudiants qui ont une compréhension de base de Python et des réseaux neuronaux et qui souhaitent construire leur premier projet de bout en bout. Commencez à construire votre portfolio d'apprentissage profond dès aujourd'hui.