Apprenez les fondamentaux de TensorFlow avec Python pour développer des modèles de Machine Learning et d'Intelligence Artificielle par le biais de projets et d'exemples pratiques inspirés de cas réels
Apprends le Deep Learning avec TensorFlow et Python à partir de zéro et développe une base solide pour créer des modèles de Machine Learning et d'Intelligence Artificielle capables de résoudre des problèmes réels. Tout au long du cours, tu comprendras comment fonctionnent les réseaux de neurones, comment les construire et comment les entraîner en utilisant l'une des librairies les plus influentes de l'écosystème de l'IA.
Le cours combine la théorie essentielle avec une approche résolument pratique. Tu travailleras avec Jupyter Notebooks, des exemples pas à pas et des projets basés sur des cas réels pour apprendre à concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Deep Learning. Tout le code, les transparents et les matériels complémentaires seront disponibles pour que tu puisses pratiquer et adapter les exemples à tes propres projets.
En plus d'apprendre à utiliser TensorFlow, tu découvriras les principes qui se cachent derrière l'apprentissage profond : tenseurs, graphes computationnels, optimisation, entraînement de réseaux de neurones et techniques utilisées dans des applications de classification, prédiction et reconnaissance de motifs. Ces connaissances te permettront de comprendre comment fonctionnent beaucoup des systèmes d'IA utilisés actuellement dans l'industrie.
Que tu aies déjà de l'expérience avec Python ou que tu fasses tes premiers pas dans le monde du Deep Learning, ce cours t'offrira une méthodologie claire pour progresser des concepts fondamentaux jusqu'à l'implémentation de solutions plus avancées. À la fin, tu disposeras des connaissances et de la pratique nécessaires pour appliquer le Deep Learning à des projets de science des données, d'intelligence artificielle et d'analyse prédictive.
Apprends à utiliser TensorFlow pour développer des modèles de Deep Learning et d'Intelligence Artificielle en utilisant le langage de programmation Python.
Découvre comment fonctionnent les tenseurs, les graphes computationnels et le flux de données pour construire des solutions Machine Learning scalables.
Conçois, entraîne et évalue des réseaux de neurones artificiels pour résoudre des problèmes de classification, de prédiction et de régression.
Développe des modèles basés sur les principales techniques de Machine Learning et Deep Learning à travers des exemples pratiques et des cas réels.
Construis des modèles de Traitement du Langage Naturel (NLP) pour des tâches comme la détection de spam, la classification de texte et la génération de contenu.
Apprenez à utiliser des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour traiter les images et développer des applications de Computer Vision.
Découvre comment implémenter des algorithmes capables de transformer des images grâce à un transfert de style artistique inspiré par les grands peintres.
Travaille avec Jupyter Notebooks et des exemples complets pour appliquer les connaissances acquises à des problèmes réels d'Intelligence Artificielle.
Termine le cours avec les connaissances nécessaires pour créer tes propres modèles d'IA et continuer à progresser dans le développement de solutions basées sur les réseaux de neurones.
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.
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