À la fin de ce cours, les apprenants seront en mesure de construire, de former et d'évaluer des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond à l'aide de Python, Scikit-learn et TensorFlow. Ils pourront en toute confiance prétraiter des ensembles de données, appliquer des algorithmes classiques, visualiser des aperçus et concevoir des réseaux neuronaux pour résoudre des problèmes du monde réel. Ce programme pratique emmène les étudiants de zéro à un héros, en commençant par les fondements de l'apprentissage automatique et en progressant à travers le Data wrangling, la visualisation, le prétraitement et la construction de modèles. Les apprenants acquièrent des compétences pratiques en travaillant avec des outils standard de l'industrie tels que Jupyter, Anaconda, NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn avant de maîtriser TensorFlow pour des applications d'apprentissage profond telles que la classification d'images avec MNIST. Ce qui rend ce cours unique est son approche structurée étape par étape, mélangeant la théorie avec la pratique du codage à travers de multiples modules et leçons. Chaque concept est renforcé par des quiz, des études de cas et des ensembles de données du monde réel, assurant à la fois la compréhension et l'application. Que vous soyez un débutant explorant l'apprentissage automatique pour la première fois ou un professionnel cherchant à affiner ses compétences en TensorFlow, ce cours fournit un chemin complet vers la maîtrise des flux de travail ML.