Formation L’apprentissage en profondeur

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L’apprentissage en profondeur

Devenez un expert des réseaux de neurones et apprenez à les mettre en œuvre à l’aide du framework d’apprentissage en profondeur PyTorch. Construisez des réseaux convolutifs pour la reconnaissance d’images, des réseaux récurrents pour la génération de séquences, des réseaux antagonistes génératifs pour la génération d’images et apprenez à déployer des modèles accessibles à partir d’un site Web.

CONNAISSANCES PRÉALABLES

Ce programme a été créé spécifiquement pour les étudiants intéressés par l’apprentissage automatique, l’IA et/ou l’apprentissage en profondeur, et qui ont une connaissance pratique de la programmation Python, y compris NumPy et les pandas. En dehors de cette attente de Python et d’une certaine familiarité avec le calcul et l’algèbre linéaire, c’est un programme convivial pour les débutants. Voir les exigences détaillées.

  • IntroductionObtenez votre premier avant-goût de l’apprentissage en profondeur en appliquant le transfert de style à vos propres images et acquérez de l’expérience en utilisant des outils de développement tels que les blocs-notes Anaconda et Jupyter.
  • Les réseaux de neuronesApprenez les bases des réseaux de neurones et créez votre premier réseau avec Python et NumPy. Utilisez le framework d’apprentissage en profondeur moderne PyTorch pour créer des réseaux de neurones multicouches et analyser des données réelles.PRÉDIRE LES MODÈLES DE VÉLOPARTAGE
  • Réseaux de neurones convolutifsApprenez à construire des réseaux convolutifs et à les utiliser pour classer des images (visages, mélanomes, etc.) en fonction des motifs et des objets qui y apparaissent. Utilisez ces réseaux pour apprendre la compression de données et le débruitage d’image.CLASSIFICATION ET ÉTIQUETAGE DES POINTS DE REPÈRE POUR LES MÉDIAS SOCIAUX
  • Réseaux de neurones récurrentsConstruisez vos propres réseaux récurrents et réseaux de mémoire à long terme avec PyTorch ; effectuer une analyse des sentiments et utiliser des réseaux récurrents pour générer un nouveau texte à partir de scripts télévisés.GÉNÉRER DES SCRIPTS TV
  • Réseaux accusatoires génératifsApprenez à comprendre et à mettre en œuvre un GAN (réseau accusatoire génératif) à convolution profonde pour générer des images réalistes, avec Ian Goodfellow, l’inventeur des GAN, et Jun-Yan Zhu, le créateur des CycleGAN.GÉNÉRER DES VISAGES
  • Déploiement d’un modèle d’analyse des sentimentsEntraînez et déployez votre propre modèle d’analyse des sentiments PyTorch. Le déploiement vous donne la possibilité d’utiliser un modèle entraîné pour analyser les nouvelles entrées des utilisateurs. Construisez un modèle, déployez-le et créez une passerelle pour y accéder à partir d’un site Web.

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