Découvre comment construire des modèles de Deep Learning en Python et acquiers les compétences nécessaires pour développer des solutions intelligentes aux côtés d'experts du secteur
Le Deep Learning est la technologie qui impulse les avancées les plus importantes de l'intelligence artificielle moderne, du reconnaissement d'images et de voix aux systèmes de recommandation, en passant par la détection de fraude et les véhicules autonomes. Dans ce cours, tu apprendras à développer des modèles d'apprentissage profond avec Python, en utilisant les bibliothèques les plus demandées de l'industrie, comme TensorFlow, PyTorch et Keras, tout en construisant une compréhension solide de comment fonctionnent les réseaux de neurones.
À travers une méthodologie pratique, tu passeras des fondamentaux à la mise en œuvre de modèles avancés sans te perdre dans des explications excessivement mathématiques. Chaque algorithme est présenté de façon intuitive et ensuite développé de zéro au moyen d'exercices de programmation guidés, pour que tu comprennes à la fois le pourquoi et le comment de chaque technique.
Pendant le cours, tu travailleras sur des projets basés sur des problèmes commerciaux réels, notamment la prédiction d'abandon de clients (Customer Churn), la reconnaissance d'images avec des réseaux de neurones convolutifs (CNN), la prédiction de prix avec des réseaux de neurones récurrents (RNN), la détection de fraude avec des cartes auto-organisées (SOM), des systèmes de recommandation avec des Machines de Boltzmann et des Autoencoders. Tu apprendras à adapter chaque solution à tes propres données et à réutiliser le code dans des projets professionnels.
En plus de maîtriser TensorFlow et PyTorch, tu apprendras les outils essentiels de l'écosystème Machine Learning comme Scikit-learn, NumPy, Pandas et Matplotlib, en acquérant les compétences nécessaires pour concevoir, entraîner, évaluer et optimiser des modèles de Deep Learning de bout en bout. Que tu fasses tes premiers pas en intelligence artificielle ou que tu cherches à mettre à jour tes connaissances avec des techniques modernes, ce cours te fournira une base solide et une expérience pratique alignée avec les besoins actuels du marché.
Comprends l'intuition derrière les principales architectures de réseaux de neurones et comment résoudre des problèmes complexes par apprentissage profond.
Apprends à développer, entraîner et optimiser des réseaux de neurones artificiels pour résoudre des problèmes réels de classification et prédiction.
Implémente des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la reconnaissance et la classification d'images en utilisant TensorFlow et PyTorch.
Utilise les réseaux de neurones récurrents (RNN) pour travailler avec des séries chronologiques, la prédiction de prix et d'autres données séquentielles.
Comprends et implémente les Cartes Auto-Organisées (SOM), les Machines de Boltzmann et les Autoencodeurs pour découvrir les motifs cachés dans les données.
Apprends à utiliser les deux frameworks de Deep Learning les plus utilisés par les entreprises et les chercheurs pour développer des modèles d'IA.
Applique le Deep Learning à des cas pratiques comme la reconnaissance d'images, la prédiction boursière, la détection de fraude, les systèmes de recommandation et l'analyse de l'abandon de clients.
Apprends à modifier le code, entraîner des modèles avec tes propres ensembles de données et réutiliser les solutions dans des projets professionnels.
Acquiers l'expérience pratique nécessaire pour appliquer le Deep Learning dans des projets réels et progresser dans ta carrière de professionnel de l'Intelligence Artificielle.
Ligency Team est une équipe internationale d'experts en programmation, intelligence artificielle, science des données et technologie, fondée par Kirill Eremenko et Hadelin de Pontevés, créateurs de certains des cours les plus populaires au monde dans ces disciplines. Avec des millions d'étudiants et une équipe multidisciplinaire de plus de 20 professionnels, notre mission est d'offrir une formation pratique et de haute qualité qui aide les personnes de tous les niveaux à développer des compétences technologiques pertinentes. Depuis 2018, nos cours sont disponibles en Español grâce à la collaboration avec Juan Gabriel Gomila et Frogames Formación, rapprochant le meilleur contenu éducatif de la communauté hispanophone.
Mathématicien, Instructeur Certifié Unity, et Formateur en Ligne ayant formé plus de 600 000 étudiants à travers le monde sur différentes plateformes comme Udemy et Platzi. PDG de Frogames Formación et promoteur de cette plateforme, apportant toute son expertise en Mathématiques, Machine Learning, Vidéojeux, IA et Blockchain entre autres.
Achète le cours une fois et accède à vie
Accède à tous les cours, communautés et extras de Frogames
Accède à tous les cours du Parcours de
