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Deep Learning avec TensorFlow 2 et Keras (cours complet)

Deep Learning avec TensorFlow 2 et Keras (cours complet)

Udemy Coupon ED | Deep Learning avec TensorFlow 2 et Keras (cours complet)

Apprendre à utiliser Python pour du Deep Learning avec la dernière bibliothèque TensorFlow 2 de Google et Keras ! Get Coupon
Hot & New

What you'll learn

  • Apprendre à utiliser TensorFlow 2+ pour le Deep Learning
  • Exploiter l'API de Keras pour construire rapidement des modèles qui tournent sur TensorFlow 2
  • Apprendre à construire des Réseaux de Neurones Artificiels (Artificial Neural Networks - ANNs)
  • Effectuer une classification d'images avec des Réseaux de Neurones Convolutifs (Convolutionnal Neural Networks - CNNs)
  • Utiliser le Deep Learning pour l'imagerie médicale
  • Prédiction de données de séries temporelles avec les Réseaux de Neurones Récurrents (Recurrent Neural Networks - RNN)
  • Utiliser les Réseaux Adversatifs Générateurs (Generative Adversarial Networks - GANs)
  • Utiliser le Deep Learning pour le transfert de style
  • Générer du texte avec les RNNs et le traitement du langage naturel (Natural Language Processing - NLP)
  • Servir les modèles TensorFlow grâce à une API
  • Utiliser les GPUs pour un Deep Learning accéléré

Description
Ce cours vous guidera dans l'utilisation du dernier Framework TensorFlow 2 de Google pour créer des Réseaux de Neurones Artificiels pour le Deep Learning ! Ce cours a pour but de vous donner un guide facile à comprendre sur les complexités du Framework TensorFlow version 2+ de Google.

Nous nous attacherons à comprendre les dernières mises à jour de TensorFlow et à exploiter l'API de Keras (l'API officielle de TensorFlow 2+) pour construire rapidement et facilement des modèles. Dans ce cours, nous construirons des modèles pour prédire des prix futurs de maisons, classer des images médicales, prédire les données de ventes futures, générer artificiellement un nouveau texte complet et bien plus encore... !

Ce cours est conçu pour équilibrer la théorie et la mise en œuvre pratique, avec des guides de code complets de type "Notebook Google Colab" et des diapositives et notes faciles à consulter. Il y a également de nombreux exercices pour tester vos nouvelles compétences au cours de la formation !
  • Ce cours couvre une grande variété de sujets, notamment :
  • Cours accéléré sur la bibliothèque NumPy
  • Cours intensif et accéléré sur l'analyse des données avec la bibliothèque Pandas
  • Cours accéléré sur la visualisation de données
  • Principes de base des réseaux de neurones
  • Principes de base de TensorFlow
  • Notions de syntaxe de Keras
  • Réseaux de Neurones Artificiels (ANNs)
  • Réseaux à forte densité de connexion
  • Réseaux de Neurones Convolutifs (CNNs)
  • Réseaux de Neurones Récurrents (RNNs)
  • AutoEncoders
  • Réseaux Adversatifs Générateurs (GANs)
  • Déploiement de TensorFlow en production avec Flask
  • et bien plus encore !
Keras, une API standard conviviale pour le Deep Learning, elle sera l'API centrale de haut niveau utilisée pour construire et former les modèles. L'API de Keras facilite le démarrage de TensorFlow 2. Il est important de noter que Keras fournit plusieurs API de construction de modèles (séquentielle, fonctionnelle et de sous-classement), afin que vous puissiez choisir le bon niveau d'abstraction pour votre projet. La mise en œuvre de TensorFlow contient des améliorations, notamment une exécution rapide, pour une itération immédiate et un débogage intuitif, et tf.data, pour la construction de pipelines d'entrée évolutifs.
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