Deep Learning

Maîtrisez les bases du traitement du langage naturel en mettant en œuvre word2vec, GloVe et les réseaux de neurones récurrents pour construire des classificateurs de texte intelligents en Python.

Apprenez à construire et à entraîner des LSTM, des GRU et des réseaux de neurones récurrents dans Python pour prévoir des données de séries temporelles et analyser le langage naturel.

Créez des modèles de texte avancés, des systèmes de traduction et des applications de réponse aux questions à l'aide de Python, TensorFlow et de réseaux de neurones séquence-à-séquence.

Découvrez comment fonctionnent les architectures de transformation et comment affiner, optimiser et déployer des modèles d'IA générative modernes à l'aide de méthodes efficaces en termes de paramètres.

Maîtrisez les fondements conceptuels des modèles Seq2Seq, des mécanismes d'attention et des architectures d'apprentissage profond qui alimentent le traitement moderne du langage naturel.

Construire une base solide dans le traitement de texte, les modèles vectoriels et les techniques d'apprentissage automatique pour concevoir des applications de langage intelligentes et comprendre les systèmes d'IA modernes.

Apprenez à créer des systèmes de traitement de texte intelligents et des modèles de séquences à l'aide du framework TensorFlow pour les applications modernes d'apprentissage automatique.

Construisez une base solide dans le traitement de texte, l'analyse de sentiment et les modèles de transformateur modernes en utilisant Python pour résoudre des tâches de langage du monde réel.

Découvrez les bases de la modélisation de séquences pour créer des applications de génération de texte, de traduction et de reconnaissance vocale à l'aide de réseaux de neurones récurrents.

Découvrez comment les réseaux de neurones hiérarchisent les informations pour alimenter la traduction, la synthèse et les modèles d'IA génératifs.

Apprenez les principes de base des réseaux de neurones qui alimentent la vision par ordinateur moderne et le traitement du langage naturel.

Maîtrisez les bases de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel pour créer des modèles qui génèrent automatiquement des descriptions textuelles pour les images.

Comprendre les mécanismes de base de l'IA moderne en apprenant à implémenter des architectures de transformateur et des modèles de style GPT à partir de zéro à l'aide de PyTorch.

Construisez une base solide pour l'analyse de textes en portugais en utilisant Python, des techniques modernes d'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches linguistiques du monde réel.

Maîtrisez le mécanisme de l'attention personnelle et construisez l'architecture fondamentale derrière l'IA moderne, étape par étape.