Plongez dans l'apprentissage profond avec Scala

Aperçu

Explorez les fondamentaux de l'apprentissage profond et sa mise en œuvre en Scala, en couvrant les réseaux de neurones, la vision par ordinateur et des applications pratiques avec des exemples pratiques et des comparaisons de bibliothèques.

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

Sujets

Conférences