Apprentissage profond avec TensorFlow

Aperçu

Déverrouillez le potentiel de TensorFlow avec notre session approfondie sur l'apprentissage profond. Conçu pour les passionnés et les professionnels, cet événement vous guidera à travers les principes fondamentaux de TensorFlow, vous offrant l'opportunité de créer vos propres modèles d'apprentissage profond.

Participez à des discussions interactives, où les idées théoriques rencontrent l'application pratique.

Développez les compétences nécessaires pour intégrer l'IA dans vos projets de manière efficace et restez en avance dans le paysage technologique en constante évolution.

Ce programme est hébergé sur YouTube dans les catégories de Cours d'Intelligence Artificielle et Conférences, le rendant accessible à un public mondial désireux d'améliorer sa maîtrise technique et sa compréhension de l'IA.

Programme

• Introduction à l'apprentissage profond et à TensorFlow
Aperçu de l'apprentissage profond
Introduction à TensorFlow
Configuration de l'environnement TensorFlow
• Bases de TensorFlow
Tenseurs et opérations
Graphes et sessions
Variables et placeholders
• Réseaux de neurones avec TensorFlow
Réseaux de neurones profonds (DNN)
Fonctions d'activation
Fonctions de perte et optimisation
• Gestion des données
Importation et prétraitement des données
API de jeux de données et pipelines
Techniques d'augmentation des données
• Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
Architecture des CNN
Cartes de caractéristiques et pooling
Construction de CNN avec TensorFlow
• Réseaux de neurones récurrents (RNN)
Compréhension des RNN et LSTM
Traitement des données séquentielles
Implémentation de RNN dans TensorFlow
• Modèles avancés d'apprentissage profond
Techniques d'apprentissage par transfert
Réseaux antagonistes génératifs (GAN)
Autoencodeurs et apprentissage non supervisé
• Évaluation et optimisation des modèles
Métriques d'évaluation des modèles
Stratégies de réglage des hyperparamètres
Validation croisée et surapprentissage
• Déploiement des modèles TensorFlow
Sauvegarde et chargement de modèles
TensorFlow Serving
Intégration des modèles dans les applications
• Projets pratiques
Projet 1 : Classification d'images avec CNN
Projet 2 : Analyse de sentiments avec RNN
Projet 3 : Construction d'un GAN pour la génération d'images
• Conclusion et perspectives futures
Revue des concepts clés
Tendances émergentes en apprentissage profond
Ressources pour l'apprentissage continu

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Sujets

Conférences