Deep Learning avec TensorFlow 2 et Keras : un guide pratique

L'intelligence artificielle transforme les industries, mais commencer avec l'apprentissage profond peut sembler écrasant en raison des mathématiques complexes et des cadres changeants.Ce cours simplifie le voyage, vous guidant des concepts fondamentaux à la construction de vos propres réseaux de neurones en utilisant les bibliothèques les plus populaires de Python. Vous passerez d'un débutant curieux à un praticien confiant capable de concevoir, de former et d'évaluer des modèles d'apprentissage profond.En apprenant à tirer parti de l'API Keras propre aux côtés de TensorFlow, vous acquerrez les compétences pratiques nécessaires pour résoudre des problèmes réels tels que la classification d'images, la prévision de séries temporelles et le traitement de base du langage naturel. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les concepts mathématiques de base des réseaux neuronaux, y compris les fonctions d'activation, la rétropropagation et la descente de gradient. - Construire et entraîner des réseaux de neurones artificiels pour les tâches de régression et de classification à l'aide de l'API séquentielle Keras. - Concevoir des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) pour analyser et classer des données d'image. - Implémenter des réseaux de neurones récurrents (RNN) pour prévoir des données séquentielles et prédire les tendances futures. - Utilisez des pipelines de données modernes avec l'API tf.data pour charger et prétraiter efficacement de grands ensembles de données. - Appliquer les principes de base de MLOps pour enregistrer, versionner et charger des modèles entraînés pour l'inférence du monde réel. Le cours commence par des concepts fondamentaux en Python, NumPy et Pandas, avant de vous guider étape par étape dans la construction de réseaux de neurones simples, d'architectures avancées et de stratégies de déploiement de modèles.Chaque concept est expliqué par des explications écrites claires et des extraits de code structurés. Ce cours est conçu pour les débutants qui veulent apprendre l'apprentissage profond à partir de zéro.Aucune expérience préalable avec l'apprentissage automatique n'est requise, bien qu'une connaissance de base de la programmation Python soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer la puissance du deep learning et construire votre premier réseau de neurones.