Dans ce module, vous vous plongerez dans les mécanismes fondamentaux des réseaux de neurones. Vous expliquerez comment les modèles optimisent les algorithmes de descente de gradient et explorent la rétropropagation. En outre, vous démontrerez comment relever les défis à l'aide du problème du gradient de fuite. Enfin, ce module vous présente les fonctions d'activation en tant que solutions. Grâce à des exercices pratiques, vous observerez comment différentes fonctions d'activation impactent l'apprentissage, vous dotant ainsi des connaissances nécessaires pour concevoir et former des modèles de Deep learning efficaces.

Dans ce module, vous explorerez les applications du Deep learning à l'aide de la bibliothèque Keras. Vous aurez également un aperçu du rôle de Keras et d'autres bibliothèques de deep learning dans le développement de modèles. Ce module vous guide dans la construction et l'entraînement de modèles de régression et de classification à l'aide de Keras. Les travaux pratiques de ce module fournissent des ensembles de données du monde réel pour mettre en œuvre et évaluer des modèles d'apprentissage profond pour diverses tâches prédictives.

Dans ce module, vous vous plongerez dans les architectures et les techniques avancées d'apprentissage profond à l'aide de la bibliothèque Keras. Vous ferez la distinction entre les réseaux neuronaux superficiels et profonds, et comprendrez leurs complexités et applications respectives. Vous explorerez également les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour les tâches de traitement d'images et obtiendrez des conseils pour la mise en œuvre des CNN à l'aide de Keras. Vous explorerez les réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour les données séquentielles et les modèles de transformation qui ont révolutionné le traitement du langage naturel (NLP). En outre, vous explorerez les autoencodeurs pour l'apprentissage non supervisé et les modèles pré-entraînés pour améliorer les performances et réduire le temps d'entraînement. Les travaux pratiques de ce module vous permettront d'acquérir une compréhension pratique des différents modèles d'apprentissage profond et des transformateurs dans Keras.

Dans ce module final, vous appliquerez et démontrerez l'ensemble des compétences que vous avez acquises tout au long du cours. Dans ce module, vous consoliderez votre apprentissage à travers un projet final intégrant des concepts fondamentaux de Deep Learning tels que la classification d'images et la génération de légendes à l'aide de Keras. Après avoir terminé le projet, vous réfléchirez à votre parcours dans le cours et comprendrez les prochaines étapes pour continuer à grandir dans le deep learning.