Plongez dans l'apprentissage profond avec Scala

Aperçu

Plongez dans le monde de l'apprentissage profond avec Scala, un langage puissant pour le traitement des données et les applications d'IA. Ce cours propose une exploration approfondie des bases de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur la mise en œuvre pratique en utilisant Scala.

Apprenez-en davantage sur les réseaux neuronaux et les techniques de vision par ordinateur, et accédez à une gamme d'exemples pratiques pour solidifier votre compréhension de ces concepts.

Comparez diverses bibliothèques et outils disponibles en Scala pour améliorer vos compétences en apprentissage profond. Que vous soyez intéressé par des principes théoriques ou des applications pratiques, ce cours offre des perspectives précieuses adaptées tant aux passionnés d'IA débutants qu'aux développeurs expérimentés.

Présenté par des professionnels expérimentés sur YouTube, cet événement fait partie d'une série complète sur les Cours d'Intelligence Artificielle et les Conférences, ce qui en fait une ressource inestimable pour quiconque souhaite progresser dans sa carrière en IA et apprentissage automatique.

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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