100% DE RÉDUCTION | L’apprentissage en profondeur

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Les sujets suivants sont traités dans le cadre du cours

Explorez les éléments constitutifs des réseaux de neurones

  • Représentation des données, Tensor, Back propagation

Keras

  • Ensemble de données, Application de Keras aux études de cas, sur ajustement / sous ajustement

Réseaux de neurones artificiels (ANN)

  • Fonctions d’activation
  • Fonctions de perte
  • Descente graduelle
  • Optimiseur

Traitement d’image

  • Convnets (CNN), pratique avec CNN

Texte et séquences

  • Données textuelles, traitement de la langue
  • Réseau neuronal récurrent (RNN)
  • LSTM
  • RNN bidirectionnel

Gradients et rétro-propagation – Mathématiques

  • Descente graduelle
  • Mathématiques

Traitement d’image / CV – Avancé

  • Générateur de données d’image
  • Générateur de données d’image – Augmentation des données
  • Réseau pré-formé

API fonctionnelle

  • Introduction à l’API fonctionnelle
  • Modèle multi-entrées multi-sorties

Les vidéos sont des concepts et une mise en œuvre pratique de sujets

À qui s’adresse ce cours:

  • Développeurs Python débutants, étudiants en science des données, étudiants ayant une certaine exposition à l’apprentissage automatique

QU’EST-CE QUE VOUS APPRENDREZ DANS CE COURS:

  • Les étudiants seront capables de comprendre ce qu’est le Deep Learning. Comment créer divers modèles et résoudre les problèmes pratiques à l’aide de Keras.

  • Dans le cadre de diverses activités pratiques, les étudiants apprendront à appliquer le Deep Learning à des problèmes du monde réel

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