Deep Learning et réseaux de neurones avec Keras

L'apprentissage profond est la technologie derrière l'intelligence artificielle moderne. Cependant, sans une base claire, il peut être difficile de commencer. Ce cours fournit une introduction structurée au monde des réseaux de neurones artificiels, en vous guidant de la terminologie de base à la construction de modèles capables de reconnaître des modèles et de faire des prédictions. Vous apprendrez à maîtriser le fonctionnement du deep learning et à le mettre en œuvre à l'aide de l'une des bibliothèques les plus populaires et les plus conviviales du secteur.En lisant des explications détaillées et en pratiquant avec des exemples de code, vous transformerez des concepts théoriques en modèles fonctionnels. Ce que vous apprendrez: - Comprendre l'architecture fondamentale des réseaux neuronaux et la façon dont ils traitent l'information - Configurer les couches, les fonctions d'activation et les optimiseurs dans le cadre Keras - Appliquer des techniques de prétraitement des données pour préparer l'information pour un entraînement efficace du modèle - Entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage profond pour diverses tâches de classification et de régression - Pratiquer la construction d'architectures modernes telles que les réseaux de neurones convolutionnels pour la reconnaissance de motifs - Explorer les techniques de réglage fin du modèle et d'éviter le sur-ajustement pour assurer des résultats fiables Le cours commence par des définitions essentielles et des concepts fondamentaux avant de passer aux mécanismes pratiques de construction de modèles et d'optimisation des performances. Il est conçu pour les débutants qui souhaitent un chemin clair et basé sur le texte dans le domaine de l'IA sans expérience préalable en apprentissage profond.