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Apprentissage profond - Cours

Ce cours propose un voyage complet à travers les concepts fondamentaux, les applications pratiques et les techniques avancées de l'apprentissage profond.

Vous explorerez l'architecture et le fonctionnement des réseaux de neurones, comprendrez les algorithmes clés tels que la descente de gradient et maîtriserez les techniques d'optimisation.

Plongez dans des modèles avancés tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour le traitement des images, les réseaux de neurones récurrents (RNN) pour les données séquentielles et les réseaux contradictoires génératifs (GAN) pour la génération créative.

De plus, acquérez une expérience pratique avec des frameworks populaires tels que TensorFlow et PyTorch, vous permettant de créer, former et déployer des modèles d'apprentissage en profondeur.

📚 Aperçu du cours
Module 1 : Introduction au Deep Learning
Module 2 : Réseaux de neurones et apprentissage profond
Module 3 : Amélioration des réseaux de neurones profonds
Module 4 : Structuration de projets d'apprentissage automatique
Module 5 : Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
Module 6 : Modèles de séquence
Module 7 : Cadres d'apprentissage profond
Module 8 : Sujets avancés en apprentissage profond
Module 9 : Projets de synthèse

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