Développement Deep Learning avec PyTorch et TensorFlow

Souhaitez-vous maîtriser les concepts clés de l'intelligence artificielle moderne et construire des systèmes complexes qui apprennent à partir des données ? Les compétences en Deep Learning sont essentielles pour créer des applications de pointe dans des domaines tels que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Ce cours offre un parcours complet pour les futurs développeurs Deep Learning, passant systématiquement des mathématiques fondamentales et des modèles théoriques à l'implémentation pratique. En pratiquant l'implémentation dans PyTorch et TensorFlow, vous acquerrez la flexibilité nécessaire pour relever les défis de la modélisation et du déploiement en production dans le monde réel. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les fondements mathématiques des réseaux de neurones, y compris la rétropropagation, les fonctions de perte et les techniques d'optimisation. * Construire et entraîner des architectures de réseaux fondamentales comme les CNN et les RNN en utilisant le framework PyTorch. * Appliquer des flux de travail pratiques de développement de modèles, y compris la préparation des données, le suivi et le réglage des hyperparamètres dans TensorFlow. * Pratiquer l'implémentation de concepts modernes de deep learning, tels que le transfert d'apprentissage et les mécanismes d'attention, pour améliorer les performances du modèle. * Configurer des principes MLOps de base pour le déploiement de modèles, en se concentrant sur les fondamentaux des conteneurs et l'optimisation GPU pour les environnements de production. Le matériel commence par la terminologie essentielle et les concepts théoriques avant de passer à des exercices de codage pratiques et à des explications détaillées de l'utilisation des frameworks. Vous progresserez en construisant des modèles de plus en plus complexes, pour aboutir à la préparation d'un modèle pour le déploiement. Ce cours est conçu spécifiquement pour les débutants ayant des connaissances de base en programmation et prêts à commencer une carrière dans le développement machine learning ou IA. Il n'y a pas de prérequis autres qu'une volonté de lire et de pratiquer les exercices écrits. Commencez votre parcours pour devenir un praticien Deep Learning compétent dès aujourd'hui.