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Bienvenue dans le cours Pratique de Deep Learning avec Python, un programme complet conçu pour offrir une expérience pratique avec des techniques avancées de deep learning. Profitez de la puissance de l'IA pour modéliser et analyser des ensembles de données complexes, offrant des solutions et des perspectives réelles à partir de grands volumes de données.
Ce programme se concentre sur les compétences pratiques essentielles pour construire et optimiser des modèles sophistiqués, adaptés aux applications industrielles. À la fin de ce cours, les participants seront capables de :
- Expliquer les composants de base des modèles de deep learning et leur rôle crucial dans l'intelligence artificielle.
- Démontrer le fonctionnement des CNN, R-CNN, et Faster R-CNN pour la détection d'objets et des tâches similaires.
- Comprendre les limites des Perceptrons et comment les Perceptrons Multi-couches (MLP) les surmontent.
- Développer des Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) et des architectures Long Short-Term Memory (LSTM) pour l'analyse de données séquentielles.
- Optimiser et évaluer les modèles de deep learning pour une précision et une efficacité accrues.
Ce cours éducatif est idéalement conçu pour les data scientists, ingénieurs en apprentissage machine et passionnés d'IA qui ont une connaissance de base de Python et de l'apprentissage machine et souhaitent approfondir leur expertise dans le deep learning.
Une expérience préalable dans la construction de modèles d'apprentissage machine, ainsi qu'une compréhension statistique et une compétence en programmation Python, est recommandée pour bénéficier pleinement de ce cours.
Embarquez dans ce parcours d'apprentissage pour faire progresser votre expertise en deep learning et élever vos compétences dans la création de systèmes intelligents, cruciaux pour le futur paysage de l'intelligence artificielle.
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