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Deep Learning avec TensorFlow 2 | Formation Complète 2021

Deep Learning avec TensorFlow 2 | Formation Complète 2021

Apprendre à utiliser Python pour du Deep Learning (et Machine Learning) avec TensorFlow 2 de Google et l'API Keras !

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What you'll learn

  • La théorie qui se cache derrière le Machine Learning et le Deep Learning
  • Utiliser TensorFlow 2.x pour le Deep Learning
  • Exploiter l'API de Keras pour construire rapidement des modèles de Deep Learning qui tournent sur TensorFlow 2
  • 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)
  • Prédire de données de séries temporelles (Time Series) avec les Réseaux de Neurones Récurrents (Recurrent Neural Networks - RNNs)
  • Utiliser le Deep Learning pour l'imagerie médicale (reconnaissance de cellules de sang infectées ou non)
  • Générer du texte avec les RNNs et le traitement du langage naturel (Natural Language Processing - NLP)
  • Appliquer la réduction de dimensionnalité avec les Auto-Encodeurs (Encodeurs + Décodeurs)
  • Utiliser les Réseaux Adverses Génératifs (Generative Adversarial Networks - GANs) pour créer des images de toute pièce
  • Déployer vos modèles TensorFlow de Deep Learning en production grâce à une API Flask
  • Utiliser les GPUs ou PTUs avec Google Colab pour un Deep Learning accéléré

Requirements

  • Savoir coder en Python
  • Quelques bases de mathématiques (telles que les dérivées)

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 slides et notes faciles à consulter. Il y a également de nombreux exercices pour tester vos nouvelles compétences au cours de la formation !

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