Maîtrisez les principes fondamentaux du Deep Learning en créant et en optimisant des réseaux neuronaux artificiels (RNA) en Python, grâce à une expérience d'apprentissage structurée et pratique. Ce cours vous guide depuis la configuration d’un environnement Python avec Anaconda et TensorFlow jusqu’au prétraitement et à l’encodage des données, en passant par la construction d’architectures de RAN, la génération de prédictions et l’amélioration des performances des modèles grâce à des techniques de rééchantillonnage pour les ensembles de données déséquilibrés.

Conçu pour les étudiants, les passionnés de données et les professionnels souhaitant renforcer leurs compétences en apprentissage profond, ce cours allie mise en œuvre pratique et explications claires pour vous aider à comprendre chaque étape du flux de travail des RAN. Vous apprendrez à préparer les données pour l’entraînement, à construire des modèles de réseaux neuronaux à l’aide de TensorFlow et de Keras, à appliquer des fonctions d’activation, à évaluer les prédictions et à optimiser les performances des modèles en suivant les pratiques standard du secteur. L’une des caractéristiques distinctives de ce cours réside dans son approche de bout en bout, axée sur des projets concrets. Plutôt que de se concentrer sur des concepts isolés, il relie la configuration de l’environnement, la préparation des données, le développement du modèle et l’évaluation au sein d’un flux de travail complet, à travers un scénario d’analyse de la perte de clientèle. Grâce à des leçons guidées, des exercices pratiques et des quiz, vous acquerrez la confiance nécessaire pour construire, évaluer et optimiser des modèles de réseaux neuronaux artificiels (RNA) en Python, tout en développant des bases solides pour approfondir vos études en apprentissage profond.