Fondamentaux du Deep Learning avec TensorFlow et Keras

Comprendre les mécanismes des réseaux de neurones est essentiel pour quiconque souhaite entrer dans le domaine de l'intelligence artificielle. En se concentrant sur la logique fondamentale derrière les modèles de deep learning, vous acquerrez les compétences nécessaires pour traiter des données complexes et automatiser les processus de prise de décision. Ce cours textuel vous guide dans la transition de la manipulation de données de base à la construction de modèles complexes pour la reconnaissance d'images et la régression. Vous construirez une base théorique et pratique solide dans l'un des écosystèmes les plus populaires du monde de l'IA. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux des tenseurs et comment ils représentent les données en deep learning. - Construire et entraîner des réseaux de neurones en utilisant l'API intuitive Keras. - Implémenter des modèles de régression linéaire pour identifier des motifs dans des ensembles de données numériques. - Créer des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour des tâches de vision par ordinateur telles que la classification d'images. - S'exercer à utiliser les flux de travail modernes de TensorFlow 2.x, y compris l'exécution eager et la construction de modèles de haut niveau. - Apprendre à évaluer les performances du modèle et à ajuster les hyperparamètres de base pour une meilleure précision. Le cours passe des définitions fondamentales à la construction pratique de modèles, couvrant à la fois la logique de bas niveau des tenseurs et la conception de réseaux de neurones de haut niveau. Vous lirez des explications claires et étudierez des extraits de code pour comprendre le fonctionnement interne de ces systèmes. Ce cours est conçu pour les débutants qui souhaitent une introduction claire et textuelle au deep learning ; aucune connaissance spécialisée préalable n'est requise au-delà d'une familiarité de base avec Python. Commencez votre voyage dans l'intelligence artificielle dès aujourd'hui.