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Apprentissage Automatique avec Python et TensorFlow
Plongée profonde dans les algorithmes d'apprentissage automatique et les réseaux de neurones en utilisant Python et TensorFlow.
Training by Live video
Requires prior Knowledge
Max of 5 Persons
Professional Certification
Overview
Cours complet d'apprentissage automatique couvrant l'apprentissage supervisé et non supervisé, le deep learning et les réseaux de neurones. Construisez des modèles ML du monde réel et comprenez les fondements mathématiques derrière les algorithmes populaires.
Requirements
- Solides compétences en programmation Python
- Connaissances en statistiques et algèbre linéaire
- Compréhension du calcul (dérivées de base)
What Will You Study
Fondements de l'Apprentissage Automatique
Types d'apprentissage automatique
Préprocessing et ingénierie des caractéristiques
Évaluation de modèles et validation croisée
Surapprentissage et régularisation
Algorithmes d'Apprentissage Supervisé
Régression linéaire et logistique
Arbres de décision et forêts aléatoires
Machines à vecteurs de support
Méthodes d'ensemble
Deep Learning avec TensorFlow
Fondamentaux des réseaux de neurones
Réseaux de neurones convolutionnels (CNNs)
Réseaux de neurones récurrents (RNNs)
Transfer learning et fine-tuning
Sujets Avancés
Traitement du langage naturel
Applications de vision par ordinateur
Réseaux adverses génératifs
Déploiement et service de modèles
Course Features
Environnements cloud avec GPU
Jeux de données standards de l'industrie
Discussions d'articles de recherche
Participation à des compétitions Kaggle
Ateliers de déploiement de modèles
Meilleures pratiques d'ingénierie ML
Your Instructor
Nabil Chiheb
Chercheuse en Apprentissage Automatique
Priya a un doctorat en Informatique avec focus sur le ML. Elle a publié 50+ articles de recherche et a travaillé chez OpenAI et DeepMind sur la recherche IA de pointe.
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