Fondamentaux du Deep Learning avec TensorFlow et Keras

Le deep learning est le moteur de l'intelligence artificielle moderne, de la vision par ordinateur au traitement du langage naturel. Comprendre comment construire et entraîner ces réseaux de neurones est une compétence essentielle pour les futurs data scientists et développeurs d'IA. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux du deep learning en utilisant TensorFlow et Keras. Vous passerez de la compréhension des principes mathématiques de base à l'écriture de code propre et prêt pour la production pour entraîner, évaluer et optimiser les réseaux de neurones. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture fondamentale des réseaux de neurones, y compris les couches, les fonctions d'activation et la rétropropagation. - Construire et entraîner des réseaux de neurones feedforward pour des tâches de régression et de classification. - Traiter et classifier des données d'image en utilisant des réseaux de neurones convolutifs. - Analyser des données séquentielles et du texte en utilisant des réseaux de neurones récurrents et des concepts modernes de modélisation de séquences. - Optimiser les performances du modèle en utilisant la régularisation, le dropout et des algorithmes d'optimisation avancés. - Sauvegarder, exporter et préparer les modèles entraînés pour le déploiement dans des environnements réels. Le voyage commence par la terminologie fondamentale du deep learning, les opérations sur les tenseurs et la conception de réseaux de base. À partir de là, vous progresserez à travers des explications textuelles structurées et des exemples de code clairs couvrant la vision par ordinateur, le traitement de séquences et le réglage de modèles. Conçu pour les débutants, ce cours ne nécessite que des connaissances de base en programmation Python, en commençant par des définitions fondamentales avant de passer à la mise en œuvre pratique du code. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire votre boîte à outils pratique de deep learning.