Acquérez des bases pratiques en apprentissage profond et apprenez à créer des modèles de réseaux neuronaux avec TensorFlow. Ce cours vous guide depuis les perceptrons et les principes fondamentaux des réseaux neuronaux jusqu’à l’initialisation des modèles, la classification multiclasse, les réseaux neuronaux convolutifs et le traitement d’images en situation réelle.

Grâce à des mises en œuvre étape par étape, vous construirez et entraînerez des modèles TensorFlow, appliquerez des techniques de convolution et développerez des workflows de classification d’images à l’aide d’ensembles de données tels que « chiens contre chats ». Vous apprendrez également à utiliser des générateurs de données, à adapter des modèles pré-entraînés et à affiner des stratégies d’apprentissage par transfert afin d’améliorer la précision sur de nouveaux ensembles de données. Conçu pour les apprenants qui souhaitent faire le lien entre la théorie de l’apprentissage profond et ses applications pratiques, ce cours explique non seulement comment mettre en œuvre chaque modèle, mais aussi le raisonnement qui sous-tend les décisions clés en matière de développement. Alliant clarté conceptuelle et exercices pratiques sur TensorFlow, il vous préparera à concevoir, entraîner et appliquer des réseaux neuronaux robustes à des tâches de spécialisation. Inscrivez-vous pour renforcer votre capacité à créer des solutions d’apprentissage profond évolutives pour vos projets d’IA et votre évolution professionnelle.