Maîtrisez les principes fondamentaux des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et apprenez à appliquer, créer et évaluer des modèles d'apprentissage profond à l'aide de Python. Ce cours propose une introduction structurée et pratique aux CNN, en vous guidant depuis la mise en place du projet et les concepts fondamentaux des CNN jusqu'à la mise en œuvre des modèles, le prétraitement et l'augmentation des ensembles de données d'images, la génération de prédictions et l'évaluation des performances des modèles. Grâce à des exercices de programmation pratiques et à des évaluations, vous renforcerez à la fois votre compréhension conceptuelle et votre capacité à développer des solutions de classification d’images basées sur les CNN.

Conçu pour les débutants et les apprenants qui se lancent dans l’apprentissage profond, ce cours combine des explications claires et des mises en œuvre pratiques en Python afin de vous aider à gagner en confiance dans les workflows de vision par ordinateur. Vous apprendrez comment fonctionnent les architectures de CNN, à appliquer des techniques de prétraitement pour préparer les données d’images, à comparer la précision des modèles et à évaluer leurs performances afin de comprendre comment les choix architecturaux influencent les résultats. Sa structure pratique et modulaire renforce chaque concept grâce à un apprentissage par la pratique et à des quiz notés, garantissant ainsi que la théorie est systématiquement reliée à la mise en œuvre concrète. À la fin du cours, vous serez capable de concevoir, de mettre en œuvre, de tester et d’évaluer des modèles CNN pour des tâches de classification d’images à l’aide de Python, ce qui vous permettra d’acquérir des bases solides pour la poursuite de vos études et la mise en œuvre d’applications pratiques d’apprentissage profond.