Introduction
Le Fondement du Deep Learning constitue un socle essentiel pour la Science des données et l’Intelligence Artificielle. Dans ce cours, vous aborderez principalement les bases conceptuelles et les bonnes pratiques pour mettre en place un projet de Deep Learning en Python. Vous étudierez notamment la préparation des données, la phase d’entraînement et la validation de modèles simples.
Ce cours ne propose pas d’étude approfondie des architectures avancées (CNN, RNN, etc.). Son objectif est plutôt de vous initier au fonctionnement général des réseaux de neurones et de vous familiariser avec les principes fondamentaux qui sous-tendent le Deep Learning.
Objectifs du Cours
- Assimiler les concepts de base
- Comprendre le rôle des couches, neurones et fonctions d’activation dans un réseau de neurones.
- Découvrir comment la préparation des données impacte la performance d’un modèle.
- Mettre en pratique en Python
- Utiliser des bibliothèques clés comme TensorFlow ou Keras pour construire et entraîner un réseau simple.
- Manipuler des hyperparamètres et mesurer les performances de vos modèles.
- Acquérir une méthodologie solide
- Établir un pipeline d’entraînement, de validation et d’optimisation.
- Identifier les bonnes pratiques pour gérer le surapprentissage et assurer la robustesse des résultats.
- S’ouvrir à l’évolution vers des architectures plus complexes
- Comprendre les limites de ce cours et savoir où approfondir vos connaissances.
- Vous préparer à explorer des formations plus avancées pour CNN, RNN ou Transformers.
Conclusion
Ce cours vous donnera une vision claire des fondements du Deep Learning. Vous apprendrez à configurer un réseau de neurones basique et à en optimiser les performances. Pour aller plus loin, n’hésitez pas à découvrir Nos Cours spécialisés dans les architectures complexes (CNN, RNN, Transformers). De plus, vous pouvez consulter la documentation officielle TensorFlow afin de renforcer votre savoir-faire technique.
