Plongez dans l'apprentissage profond avec Scala

Aperçu

Explore deep learning fundamentals and implementation in Scala, covering neural networks, computer vision, and practical applications with hands-on examples and library comparisons.

Programme

• Introduction à l'Apprentissage Profond
Aperçu de l'Intelligence Artificielle et de l'Apprentissage Automatique
Évolution et importance de l'Apprentissage Profond
Rôle de Scala dans l'Apprentissage Profond
• Bases des Réseaux Neuronnaux
Anatomie d'un Réseau Neuronal
Fonctions d'Activation
Fonctions de Perte et Algorithmes d'Optimisation
• Configuration de l'Environnement Scala
Installation et configuration de Scala
Aperçu des bibliothèques Scala populaires pour l'Apprentissage Profond (Breeze, DeepLearning.scala, Spark MLlib)
• Concepts Fondamentaux de l'Apprentissage Profond
Perceptrons Multicouches
Rétropropagation et Descente de Gradient
Techniques de Régularisation
• Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNNs)
Architecture et composants des CNNs
CNNs pour la Classification d'Images et la Détection d'Objets
Implémentation pratique des CNNs en Scala
• Réseaux de Neurones Récurrents (RNNs)
Fondamentaux des RNNs et LSTMs
Applications des RNNs en Séries Chronologiques et NLP
Construction de modèles RNN avec Scala
• Évaluation des Modèles d'Apprentissage Profond
Métriques pour évaluer la performance des modèles
Stratégies de Validation et Test
Ajustement des Hyperparamètres
• Applications Pratiques et Études de Cas
Étude de Cas : Mise en œuvre d'une tâche de Vision par Ordinateur avec Scala
Exemple pratique : Construction d'un modèle d'Analyse de Sentiments
Comparaison des Bibliothèques de Deep Learning en Scala
• Sujets Avancés
Apprentissage par Transfert et Modèles Préentraînés
Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs)
Considérations éthiques en IA et Apprentissage Profond
• Projet de Fin de Cours
Développer et présenter un projet d'apprentissage profond utilisant Scala
Session d'évaluation par les pairs et retour d'expérience
• Conclusion du Cours
Résumé des concepts clés
Futurs cheminements d'apprentissage en Apprentissage Profond et Scala

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Matières

Conference Talks