Bonjour Apprentissage Profond

Aperçu

Explorez l'apprentissage profond depuis le début en développant une solution OCR pour les lettres manuscrites. Apprenez les fondamentaux de l'apprentissage automatique et obtenez des perspectives sur le monde de l'IA et des réseaux neuronaux.

Programme

• Introduction au Deep Learning
Aperçu du deep learning et de ses applications
Brève histoire et évolution des réseaux de neurones
Pertinence et impact dans l'IA moderne
• Fondamentaux de l'Apprentissage Machine
Concepts de base de l'apprentissage supervisé et non supervisé
Compréhension des jeux de données et du prétraitement des données
Introduction à Python et aux bibliothèques essentielles (NumPy, pandas, matplotlib)
• Bases des Réseaux de Neurones
Structure et fonction des neurones et des couches
Fonctions d'activation et leur importance
Propagation avant et arrière
• Cadres de Deep Learning
Aperçu des principaux cadres : TensorFlow, PyTorch et Keras
Configuration de l'environnement pour le deep learning
• Construction de Réseaux de Neurones
Conception d'un réseau de neurones simple pour la classification
Entraînement et évaluation des modèles de réseaux de neurones
Compréhension des fonctions de perte et des optimiseurs
• Introduction aux Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNN)
Couches convolutionnelles et extraction de caractéristiques
Couches de pooling et réduction de la dimensionnalité
Implémentation d'un modèle CNN de base
• Systèmes de Reconnaissance Optique de Caractères (OCR)
Aperçu de la technologie OCR et de ses défis
Sélection et préparation des jeux de données pour l'OCR
Conception d'un CNN pour la reconnaissance de lettres manuscrites
• Sujets Avancés en Deep Learning
Ajustement fin et apprentissage par transfert
Deep learning pour les données séquentielles : RNN et LSTM
Introduction aux réseaux antagonistes génératifs (GAN)
• Mise en Œuvre Pratique : Construire une Solution OCR
Guide pas à pas pour construire une pipeline OCR de bout en bout
Entraînement, test et déploiement du modèle OCR
Métriques de performance et comment améliorer la précision
• Éthique et Avenir de l'IA
Comprendre les implications éthiques des technologies de l'IA
Tendances futures et domaines de recherche en deep learning
Développement et déploiement d'une IA responsable
• Projet Final
Proposition et planification de projet
Construction et présentation d'une application OCR personnalisée
Évaluation par les pairs et retour d'information
• Conclusion du Cours
Résumé et points clés
Discussion sur les potentiels parcours de carrière dans l'IA
Ressources pour un apprentissage et une exploration approfondis

Sujets

Conférences