Introduction :
Le Deep Learning est une discipline passionnante qui a révolutionné de nombreux domaines tels que la reconnaissance d’images, la traduction automatique et la reconnaissance vocale. Il s’agit d’une branche de l’intelligence artificielle qui vise à imiter le fonctionnement du cerveau humain pour résoudre des problèmes complexes. Dans cette formation, nous allons explorer les fondamentaux du Deep Learning et vous fournir les connaissances nécessaires pour commencer à développer vos propres modèles de Deep Learning.
- Comprendre les bases du Deep Learning 1.1 Qu’est-ce que le Deep Learning ? 1.2 Les avantages et les applications du Deep Learning 1.3 Les différences entre le Machine Learning et le Deep Learning
- Les réseaux de neurones artificiels 2.1 Architecture d’un réseau de neurones 2.2 Les fonctions d’activation et leur utilisation 2.3 L’entraînement des réseaux de neurones 2.4 La rétropropagation du gradient
- Les types de réseaux de neurones 3.1 Les réseaux de neurones à propagation directe (feedforward) 3.2 Les réseaux de neurones récurrents 3.3 Les réseaux de neurones convolutifs 3.4 Les réseaux de neurones générateurs adverses (GANs)
- Prétraitement des données 4.1 La normalisation et la standardisation des données 4.2 La gestion des données manquantes 4.3 La réduction de dimension 4.4 La préparation des données pour l’entraînement
- Entraînement et évaluation des modèles 5.1 Division des données en ensembles d’entraînement, de validation et de test 5.2 La fonction de perte (loss function) et la fonction d’optimisation 5.3 L’évaluation des performances du modèle
- Amélioration des performances des modèles 6.1 La régularisation pour éviter le surapprentissage 6.2 L’ajustement des hyperparamètres 6.3 Les techniques d’optimisation avancées
- Déploiement des modèles de Deep Learning 7.1 Les frameworks populaires pour le Deep Learning 7.2 Les plateformes de déploiement 7.3 Les bonnes pratiques pour le déploiement des modèles
Conclusion :
Ce cours vous a fourni les bases essentielles pour comprendre et commencer à utiliser le Deep Learning. Vous avez appris les principes fondamentaux des réseaux de neurones, le prétraitement des données, l’entraînement et l’évaluation des modèles, ainsi que les techniques pour améliorer leurs performances. Vous êtes maintenant prêt à explorer davantage le domaine du Deep Learning et à créer vos propres applications basées sur cette technologie révolutionnaire.
