Deep Learning avec TensorFlow et Keras | MasterClass Python

• La théorie qui se cache derrière le Machine Learning et le Deep Learning
• Utiliser TensorFlow 2.x pour le Deep Learning
• Exploiter l’API de Keras pour construire rapidement des modèles de Deep Learning qui tournent sur TensorFlow 2
• Construire des Réseaux de Neurones Artificiels (Artificial Neural Networks – ANNs)
• Effectuer une classification d’images avec des Réseaux de Neurones Convolutifs (Convolutionnal Neural Networks – CNNs)
• Prédire de données de séries temporelles (Time Series) avec les Réseaux de Neurones Récurrents (Recurrent Neural Networks – RNNs)
• Utiliser le Deep Learning pour l’imagerie médicale (reconnaissance de cellules de sang infectées ou non)
• Générer du texte avec les RNNs et le traitement du langage naturel (Natural Language Processing – NLP)
• Appliquer la réduction de dimensionnalité avec les Auto-Encodeurs (Encodeurs + Décodeurs)
• Utiliser les Réseaux Adverses Génératifs (Generative Adversarial Networks – GANs) pour créer des images de toute pièce
• Déployer vos modèles TensorFlow de Deep Learning en production grâce à une API Flask
• Utiliser les GPUs ou PTUs avec Google Colab pour un Deep Learning accéléré

Who this course is for:

• Développeurs Python intéressés par le Deep Learning et l’Intelligence Artificielle avec TensorFlow 2 et Keras
• Toute personne intéressée par la théorie et la pratique du Deep Learning