Ce cours sur l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux en production vous permet d'acquérir les compétences nécessaires pour concevoir, former et déployer des réseaux neuronaux à l'aide de PyTorch, TensorFlow, FastAPI et Docker. Que vous construisiez des modèles à partir de zéro ou que vous les serviez en production, ce cours comble le fossé entre la théorie de l'apprentissage profond et le déploiement dans le monde réel. Dans le module 1, vous explorerez les fondements des réseaux neuronaux - construction et formation de réseaux feed-forward, compréhension des activations, des pertes et des optimiseurs dans PyTorch. Le module 2 se concentre sur les boucles de formation et de validation robustes, le suivi des expériences avec TensorBoard et Weights & Biases, et l'analyse des points de contrôle. Le module 3 couvre l'empaquetage des modèles entraînés pour l'inférence, leur service via FastAPI, et l'évaluation de la latence et de la fiabilité. Le module 4 enseigne la conteneurisation avec Docker, la surveillance de la production, la journalisation et les stratégies de mise à l'échelle. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de : - Concevoir et former des réseaux neuronaux en utilisant PyTorch et TensorFlow - Suivre et visualiser les performances du modèle en utilisant TensorBoard et Weights & Biases - Servir des modèles d'apprentissage profond formés via FastAPI pour l'inférence en temps réel - Emballer, déployer et mettre à l'échelle des applications d'apprentissage profond avec Docker en production Clause de non-responsabilité : Ceci est une ressource éducative indépendante créée par Board Infinity à des fins d'information et d'éducation uniquement. Ce cours n'est pas affilié, approuvé par, sponsorisé par ou officiellement associé à une entreprise, une organisation ou un organisme de certification, sauf mention explicite. Le contenu fourni est basé sur les connaissances et les meilleures pratiques de l'industrie, mais ne constitue pas un matériel de formation officiel pour un employeur ou un programme de certification spécifique. Tous les noms d'entreprise, marques commerciales, marques de service et logos cités sont la propriété de leurs détenteurs respectifs et ne sont utilisés qu'à des fins d'identification et de comparaison à des fins éducatives.