Introduction au Deep Learning avec PyTorch, Keras et TensorFlow

L’apprentissage profond est la force motrice de l’intelligence artificielle moderne, de la vision par ordinateur au traitement du langage naturel.Comprendre comment construire et entraîner des réseaux de neurones est une compétence essentielle pour quiconque souhaite entrer dans le domaine de l’IA aujourd’hui. Ce cours basé sur du texte vous guide du débutant absolu à la construction en toute confiance d'architectures d'apprentissage profond.Vous apprendrez les fondements mathématiques et conceptuels des réseaux de neurones avant d'écrire un code Python propre et moderne pour les mettre en œuvre dans trois frameworks standard de l'industrie: PyTorch, Keras et TensorFlow. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les concepts de base des réseaux neuronaux, y compris les fonctions d'activation, la rétropropagation et les fonctions de perte. - Créez et entraînez des modèles d'apprentissage profond à l'aide de Keras pour le prototypage rapide et l'abstraction de haut niveau. - Concevez des architectures de réseaux de neurones flexibles et personnalisées à l'aide des puissantes API PyTorch et TensorFlow. - Appliquer des techniques d'optimisation modernes, la régularisation et le réglage des hyperparamètres pour améliorer les performances du modèle. - Explorez les modèles fondamentaux de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel, y compris les réseaux convolutionnels et récurrents. - Apprenez les flux de travail d'apprentissage profond modernes, y compris le suivi de modèle de base et les fondamentaux des intégrations vectorielles pour les systèmes de récupération. Le parcours commence par la terminologie essentielle et les principes mathématiques des réseaux de neurones, puis vous passerez à des explications écrites et des extraits de code qui mettent en évidence les forces et la syntaxe uniques de chaque framework. Ce cours est conçu pour les scientifiques de données, les ingénieurs logiciels et les passionnés de technologie qui sont nouveaux dans l'apprentissage profond et qui souhaitent une introduction complète et agnostique.Une connaissance de base de la programmation Python est recommandée, mais aucune expérience préalable de l'apprentissage automatique n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire vos bases dans l'ingénierie moderne de l'apprentissage profond.