Deep Learning Avec Python: La Formation Complete

[LeeAndro]

Publication : 6/2022MP4 | Video: h264, 1280x720 | Audio: AAC, 44.1 KHzLanguage: Francais | Size: 640.72 MB | Duration: 1h 57m

Cours complet sur le Deep Learning pour maitriser l'intelligence artificielle, Tensorflow, et les reseaux de neurones

What you'll learn
Apprenez les bases de la theorie du Deep Learning
Apprenez a utiliser differents frameworks en Python pour resoudre des problemes du monde reel a l'aide du Deep Learning et de l'intelligence art
Construire des reseaux de neurones artificiels avec Tensorflow et Keras
Apprenez a utiliser le Deep Learning en Python
Faire des predictions a l'aide de la regression lineaire, de la regression polynomiale et de la regression multivariee
Requirements
Experience avec les bases du codage en Python
Competences mathematiques de base
Disponibilite, flexibilite et passion pour l'apprentissage
Description
Python est reconnu comme l'un des meilleurs langages de programmation pour sa flexibilite.​

Il fonctionne dans presque tous les domaines, du developpement Web au developpement d'applications financieres. Cependant, ce n'est un secret pour personne que la meilleure application de Python est dans les taches d'apprentissage en profondeur et d'intelligence artificielle.Bien que Python facilite l'utilisation du Deep Learning, il sera toujours assez frustrant pour quelqu'un qui n'a aucune connaissance du fonctionnement de l'apprentissage automatique.Si vous connaissez les bases de Python et que vous avez envie d'apprendre le Deep Learning, ce cours est fait pour vous. Ce cours vous aidera a apprendre a creer des programmes qui acceptent la saisie de donnees et automatisent l'extraction de fonctionnalites, simplifiant ainsi les taches du monde reel pour les humains.Il existe des centaines de ressources d'apprentissage automatique disponibles sur Internet. Cependant, vous risquez d'apprendre des lecons inutiles si vous ne filtrez pas ce que vous apprenez. Lors de la creation de ce cours, nous avons tout filtre pour isoler les bases essentielles dont vous aurez besoin dans votre parcours d'apprentissage en profondeur.C'est un cours de base qui convient aussi bien aux debutants qu'aux experts. Si vous etes a la recherche d'un cours qui commence par les bases et passe aux sujets avances, c'est le meilleur cours pour vous.Il ense uniquement ce dont vous avez besoin pour vous lancer dans l'apprentissage en profondeur sans fioritures. Bien que cela aide a garder le cours assez concis, il s'agit de tout ce dont vous avez besoin pour commencer avec le sujet.

Overview

Section 1: Introduction au Deep Learning

Lecture 1 Qu'est-ce que le Deep Learning

Lecture 2 Pourquoi le Deep Learning est-il important

Lecture 3 Logiciels et plateformes

Section 2: Reseaux de Neurones Artificiels (RNA)

Lecture 4 Introduction

Lecture 5 Anatomie et fonction des neurones

Lecture 6 Introduction aux reseaux de neurones

Lecture 7 Architecture d'un reseau de neurones

Section 3: Propagation de l'information dans un reseau de neurones artificiels

Lecture 8 Reseau de neurones a propagation avant et retrograde

Lecture 9 Retro-propagation

Lecture 10 Minimisation de la fonction cout avec la retropropagation

Section 4: Types d'architecture des reseaux de neurones

Lecture 11 Perceptron a une couche

Lecture 12 Reseau a base radiale

Lecture 13 Perceptron a plusieurs couches

Lecture 14 Reseau de neurones recursif

Lecture 15 Cellules LSTM (Long Short Term Memory)

Lecture 16 Reseau de Hopfield

Lecture 17 Machine de Boltzmann

Section 5: Fonctions d'activation

Lecture 18 Qu'est ce qu'une fonction d'activation

Lecture 19 Teologie Importante

Lecture 20 Fonction sigmoide

Lecture 21 Fonction tangente hyperbolique

Lecture 22 Fonction softmax

Lecture 23 Fonction Unite Lineaire Rectifiee (ou ReLU)

Lecture 24 Fonction d'activation Leaky ReLU

Section 6: Algorithme du gradient (gradient descent) avec Python

Lecture 25 Qu'est-ce que la Descente de Gradient

Lecture 26 Qu'est-ce que la Descente de Gradient Stochastique

Lecture 27 Descente de Gradient vs Descente de Gradient Stochastique

Section 7: Presentation sommaire des reseaux de neurones

Lecture 28 Comment fonctionnent les reseaux de neurones artificiels

Lecture 29 Avantages des reseaux de neurones artificiels

Lecture 30 Inconvenients des reseaux de neurones artificiels

Lecture 31 Applications des reseaux de neurones artificiels

Section 8: Implementation d'un RNA en Python

Lecture 32 Introduction

Lecture 33 Exploration de la base de donnees

Lecture 34 Enonce du probleme

Lecture 35 Pretraitement des donnees

Lecture 36 Chargement de la base de donnees

Lecture 37 Separation de la base de donnees en variables dependantes et independantes

Lecture 38 Codage d'etiquette avec Scikit-Learn

Lecture 39 Encodage one-hot avec Scikit-Learn

Lecture 40 Ensembles d'apprentissage et de test : Fractionnement des donnees

Lecture 41 Le Feature Scaling

Lecture 42 Construction du reseau de neurones artificiels

Lecture 43 Ajout de la couche d'entree et la prre couche cachee

Lecture 44 Ajout de la seconde couche cachee

Lecture 45 Ajout de la couche de sortie

Lecture 46 Compilation du reseau de neurones artificiels

Lecture 47 Adaptation du RNA a l'ensemble d'apprentissage

Lecture 48 Prediction des resultats de l'ensemble de tests

Section 9: Reseaux de neurones convolutifs (RNC)

Lecture 49 Introduction

Lecture 50 Composants d'un reseau de neurones convolutifs

Lecture 51 Couche de convolution

Lecture 52 Couche de mise en commun

Lecture 53 Couche pleinement connectee

Section 10: Implementation d'un RNC dans Python

Lecture 54 Base de donnees

Lecture 55 Import de bibliotheques python

Lecture 56 Construction du modele RNC

Lecture 57 Performance du modele

Programmeurs qui cherchent a ajouter le Deep Learning a leurs competences,Mathematiciens professionnels desireux d'apprendre a analyser des donnees par programmation,Tout passionne de programmation Python souhaitant ajouter des competences en Deep Learning a son portefeuille

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