Deep Learning avec Keras et TensorFlow - eLearning
450,00 EUR
- 10 hours
Entrez dans le futur de l’intelligence artificielle avec la formation certifiante en Deep Learning et acquérez les compétences nécessaires pour concevoir des systèmes intelligents et pilotés par les données. Ce programme complet est conçu pour vous aider à comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones et la façon dont ils alimentent des applications concrètes telles que la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel et l’analytique prédictive.
Caractéristiques clés
Langue
Cours et supports en anglais
Niveau
Niveau intermédiaire
Accès
Accès d’un an à la plateforme d’apprentissage
2 heures de vidéos à la demande
avec plus de 10 heures de temps d’étude recommandé
7 évaluations notées automatiquement
3 devoirs complets
7 ebooks
30 quiz de révision
Certification
Attestation de fin de programme incluse
Résultats d’apprentissage
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
Fondamentaux
Comprendre les fondamentaux de l’apprentissage profond et des réseaux de neurones
Train
Concevoir et entraîner des réseaux de neurones artificiels à partir de zéro
Postuler
Appliquer des techniques d’optimisation telles que la descente de gradient et la rétropropagation
CNNs
Implémenter des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour des tâches de traitement d’images
RNN (réseaux de neurones récurrents)
Travailler avec des réseaux de neurones récurrents (RNN) pour les données séquentielles
TensorFlow
Utilisez TensorFlow et Keras pour créer et déployer des modèles d’apprentissage profond
Techniques
Appliquez des techniques d’apprentissage profond à des domaines concrets comme le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur
Développer
Développez des solutions d’IA pratiques et prêtes pour la production avec Python
Chronologie du cours
Fondements de l’apprentissage profond
Leçon 01
- Introduction au deep learning
- Notions de base de l’apprentissage profond
- Importance de l’apprentissage profond
TensorFlow
Leçon 02
- Bien démarrer avec TensorFlow
- TensorFlow et Keras
- L’API Keras
- Prix des maisons à Boston
- Entraîner un modèle
- Évaluer les modèles d’apprentissage profond
Réseaux de neurones convolutifs
Leçon 03
- Introduction aux CNN
- Comment fonctionnent les CNN ?
- Classification d’images
CNN avancés
Leçon 04
- CNN avancés
- Revisiter les convolutions
- Convolutions séparables en profondeur
- MobileNetV2
- Autoencodeurs
- Convolutions transposées
- Sous-classement de keras.Model
- Débruitage d’images
- Types de segmentation d’images
- Jeu de données COCO
- U-Net
- Générateurs de données personnalisés
- Créer un modèle de segmentation d’images
Traitement du langage naturel
Leçon 05
- Introduction au traitement automatique du langage naturel (TALN)
- Réseaux de neurones récurrents (RNN)
- Classification de texte
Réseaux antagonistes génératifs (GAN)
Leçon 06
- Que sont les réseaux antagonistes génératifs (GAN) ?
- Les autoencodeurs revisités
- Comment fonctionnent les GAN ?
- Exemples de GAN
- Défis liés aux GAN
- DCGAN
- Construire un générateur
- Créer un discriminateur
- Création du GAN
- La boucle d’entraînement
L’IA dans le monde réel
Leçon 07
- Premiers pas avec l’IA dans le monde réel
- IA en production
- Les problèmes de l’IA (technologie) – les attaques adversariales
- Les problèmes de l’IA (technologie) – matrices de confusion
- Les problèmes de l’IA (technologie) – Précision des modèles
- Les enjeux de l’IA (éthique) – Quand les algorithmes déraillent
- Les enjeux éthiques de l’IA – Que pouvons-nous faire autrement ?
Qui devrait s’inscrire à ce programme ?
Prérequis
- Une connaissance de base de la programmation en Python est recommandée
- Il est utile d’avoir des connaissances en statistiques, en algèbre et en probabilités
- Une connaissance des concepts d’analyse de données constitue un atout
- Intérêt pour l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique
Aspirants data scientists et ingénieurs en IA
Ingénieurs logiciels en transition vers des postes en apprentissage automatique
Analystes de données et ingénieurs données
Professionnels du big data
Déclarations
Licences et accréditation
Ce cours est proposé conformément à l’Accord du programme partenaire et respecte les exigences de l’Accord de licence.
Politique d’équité
Nous encourageons les candidats à contacter l’AVC pour obtenir des conseils et un accompagnement tout au long du processus d’aménagement.
Foire aux questions
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