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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