Deep Learning: Réseaux de Neurones en Profondeur &TensorFlow

Le Deep Learning est aujourd'hui au cœur des plus grandes avancées en intelligence artificielle. Il est utilisé dans la vision par ordinateur, les modèles de langage, la reconnaissance vocale, la finance, la santé, les véhicules autonomes et de nombreux autres domaines.

Pourtant, la majorité des formations se limitent à montrer comment utiliser TensorFlow ou Keras sans expliquer ce qui se passe réellement derrière quelques lignes de code.

Ce cours adopte une approche différente.

Avant d'utiliser TensorFlow, vous apprendrez comment un réseau de neurones est construit et fonctionne réellement. Vous comprendrez chaque étape du processus d'apprentissage afin de développer une intuition solide et de ne plus considérer les frameworks comme une boîte noire.

Vous commencerez par découvrir les fondements du Deep Learning, puis vous étudierez le neurone artificiel, le perceptron, les fonctions d'activation, les fonctions de coût, la descente de gradient, la propagation avant (Forward Propagation) et la rétropropagation (Backpropagation).

L'un des principaux atouts de cette formation est que vous programmerez vous-même un neurone artificiel puis un réseau de neurones complet en Python, sans utiliser TensorFlow dans un premier temps. Cette approche vous permettra de comprendre ce que les bibliothèques font réellement en arrière-plan.

Une fois ces bases acquises, vous apprendrez à utiliser TensorFlow et Keras pour créer, entraîner, évaluer, sauvegarder et réutiliser vos modèles de Deep Learning. Vous découvrirez également TensorBoard afin de visualiser et analyser l'entraînement de vos réseaux de neurones.

Tout au long de la formation, la théorie est immédiatement mise en pratique grâce à des exercices et à plusieurs projets complets, notamment la classification de chiffres manuscrits (MNIST) et la prédiction de prix immobiliers.

À la fin de ce cours, vous serez capable de comprendre les mécanismes fondamentaux du Deep Learning, de construire vos propres réseaux de neurones, d'utiliser TensorFlow et Keras avec confiance et de développer des modèles d'intelligence artificielle en sachant précisément ce qui se passe derrière chaque ligne de code.

Que vous soyez étudiant, développeur, ingénieur, data scientist ou simplement passionné par l'intelligence artificielle, cette formation vous apportera des bases solides et une compréhension durable du Deep Learning, bien au-delà de l'utilisation de simples bibliothèques.