Les fondements de l'apprentissage profond (Deep Learning)
Une approche basée sur la pratique
Un survol de l’apprentissage automatique (machine learning)
Introduction aux réseaux de neurones profonds
Aperçu des applications en vision par ordinateur (computer vision)
Aperçu des applications en Texte et séquences
Apprentissage par transfert, un aperçu
Exemples pratiques utilisant Keras et Google Colab
Exercices de simulation avec Tensorflow Playground
Une approche basée sur la pratique
Tout au long du cours, vous apprendrez les concepts de base de l’apprentissage profond afin de développer votre intuition, de saisir le potentiel de l’IA dans votre travail et de commencer à développer des modèles en apprentissage profond.
Vous participerez à 5 travaux pratiques de création de modèles avancés.
Vous apprendrez les principaux concepts de l’apprentissage automatique et profond, tels que : l’architecture d’un réseau de neurones, l’optimisation et la régularisation.
Vous aurez un aperçu de trois domaines de l’apprentissage profond :
Vous apprendrez les bases de Keras, la bibliothèque open source.
Vous pourrez tester et mettre en pratique toutes ces compétences au travers :
Le but ultime du cours est de libérer le potentiel de l’IA pour votre carrière et votre organisation.
Bienvenue!
Comment utiliser ce cours (en anglais)
Espace de discussion et d’échange
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Avant que nous commencions...
Programme du cours
Apprendre comment apprendre
Support du cours
Ce que ce chapitre va couvrir
Objectifs du cours
A qui s’adresse le cours
Nos principes d’apprentissage
Prérequis
Ce que ce chapitre va couvrir
IA, Apprentissage automatique, Apprentissage profond
Pourquoi maintenant?
Apprentissage profond et Valeur économique
L'apprentissage supervisé (Supervised learning)
Pourquoi Keras
Sommaire du chapitre et ce qu'il faut retenir
Lectures optionnelles
Quiz
Ce que ce chapitre va couvrir
Un survol de Google Colab
Un premier cas pratique en Keras: classification d’images
Sommaire du chapitre et ce qu'il faut retenir
C'est à vous: se familiariser avec Keras et Google Colab
Quiz
Ce que ce chapitre va couvrir
Modèle de classification: la base
Un exemple d’algorithme de classification: Régression logistique
Évaluation de modèle de classification
Biais vs Variance
Sommaire du chapitre et ce qu'il faut retenir
Lectures optionnelles
Quiz: Apprentissage automatique
Ce que ce chapitre va couvrir
Définition: le “profond” dans apprentissage profond
Comprendre le réseau de neurones (profond) en graphique
TensroFlow Playground
Sommaire du chapitre et ce qu'il faut retenir
C'est à vous: Développer votre intuition des réseaux de neurones
Solution: labo Tensorflow Playground
Lectures optionnelles
Quiz: Réseau de neurones
Ce projet pratique contribue à la réalisation des objectifs de développement durable du Programme 2030 des Nations Unies.
Lire notre article: Les objectifs de l'ONU sur lesquels se base notre mission
Photo by Matthew Henry from Burst, Daniel Spase from Unsplash