Formation Introduction à l’apprentissage automatique avec PyTorch

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Apprenez les algorithmes de base du machine learning, en commençant par le nettoyage des données et les modèles supervisés. Ensuite, passez à l’exploration d’un apprentissage approfondi et non supervisé. A chaque étape, acquérez une expérience pratique en appliquant vos compétences à des exercices et des projets de code.

Ce programme est destiné aux étudiants ayant une expérience en Python, qui n’ont pas encore étudié les sujets de Machine Learning.

3 mois pour terminer

CONNAISSANCES PRÉALABLES

Pour optimiser vos chances de réussite dans ce programme, nous vous recommandons des connaissances intermédiaires en programmation Python et des connaissances de base en probabilités et statistiques. Voir les exigences détaillées.

  • Enseignement superviséDans cette leçon, vous découvrirez l’apprentissage supervisé, une classe courante de méthodes pour la construction de modèles.TROUVER DES DONATEURS POUR CHARITYML
  • L’apprentissage en profondeurDans cette leçon, vous apprendrez les bases de la conception et de la formation de réseaux neuronaux dans PyTorch.CRÉEZ VOTRE PROPRE CLASSIFICATEUR D’IMAGES
  • Apprentissage non superviséDans cette leçon, vous apprendrez à mettre en œuvre des méthodes d’apprentissage non supervisées pour différents types de domaines problématiques.

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