Cours de réseau neuronal avec Python

Ce cours de réseaux neuronaux avec des adresses Python des fondations aux applications avancées des réseaux de neurones avec Python. Les concepts clés des neurones artificiels, la formation et l'optimisation des modèles, à l'aide de librairies populaires tels que TensorFlow et Keras, sont explorés. Vous découvrirez les réseaux profonds (DNN), convolutionnaires (CNN) et récurrents (RNN / LSTM), avec une approche pratique dans l'utilisation de techniques telles que les fonctions de régularisation, d'activation et de rétropropie. De plus, le cours introduit les réseaux génératifs adversaires (GAN) et les auto-enfants, appliquant ces modèles dans de vrais problèmes tels que l'image temporaire et le traitement des séries. Vous pouvez maîtriser le domaine de l'intelligence artificielle et des réseaux de neurones.

- Comprendre la structure et le fonctionnement des neurones artificiels et des réseaux neuronaux. - Appliquer des algorithmes de rétropropagation et des techniques d'optimisation dans les réseaux neuronaux. - Implémentez les réseaux neuronaux dans Python à l'aide de bibliothèques telles que Keras et TensorFlow - Développer des modèles de réseau profonds pour la classification et la régression des données. - Créez des réseaux convolutionnels et appliquez-les dans le traitement d'image. - Comprendre l'utilisation de réseaux récurrents dans les séquences temporelles et LSTM. - Explorez la mise en œuvre du GAN et de l'auto-effectivement pour la génération de données.

À la fin de ce cours de réseaux de neurones avec Python, vous pouvez travailler sur le développement de réseaux de neurones, d'ingénierie d'apprentissage automatique, de science des données ou de spécialiste de l'intelligence artificielle. Vous aurez la possibilité de concevoir et d'appliquer des solutions avancées dans des secteurs tels que la technologie, la santé, l'analyse financière et le traitement d'image.

Les réseaux neuronaux avec Python vous prépare à concevoir, mettre en œuvre et optimiser les réseaux neuronaux dans Python. Il vous fournira les compétences nécessaires pour appliquer des réseaux profonds, convolutionnaires et récurrents dans des problèmes complexes de classification, de prédiction et de génération de données. De plus, il vous permettra de relever les défis dans le domaine de l'intelligence artificielle, en travaillant avec des librairies telles que Tensorflow et Keras.

Les réseaux neuronaux avec Python sont destinés aux développeurs, aux sciences des données, à l'ingénierie logicielle et aux étudiants intéressés par l'apprentissage automatique. Il convient également aux professionnels de l'intelligence artificielle qui souhaitent se spécialiser dans les réseaux neuronaux et leur application pratique dans les projets d'apprentissage automatique.