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FORMATION DEEP LEARNING COMPLETE (2021)
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Cette formation sur le Deep Learning vous apprendra à développer des réseaux de neurones artificiels, en voyant tous les détails mathématiques qui se cachent derrière l'intelligence artificielle.
Nous apprendrons à développer des modeles de Deep Learning avec Numpy, mais aussi avec Keras et Tensorflow. Nous verrons en détails le modele du perceptron, les fonctions d'activations, la backpropagation, et nous réaliserons des projets de Deep Learning tels que le célebre projet MNIST.
00:00 : Introduction MNIST
01:57 : Les Bases du Machine Learning et du Deep Learning
05:19 : Le Neurone Artificiel de McCulloch et Pitts
10:47 : Le Perceptron de Frank Rosenblatt
15:13 : Le Perceptron Multicouches de Geoffrey Hinton
20:47 : Le Deep Learning Moderne
25:14 : Programme de cette Formation
28:06 : Informations Importantes et Conclusion
► MON SITE INTERNET EN COMPLÉMENT DE CETTE VIDÉO:
► REJOINS NOTRE COMMUNAUTÉ DISCORD
► Me soutenir financièrement sur Tipeee (et obtenir des vidéos BONUS)
► Recevez gratuitement mon livre numérique:
"APPRENDRE LE MACHINE LEARNING EN UNE SEMAINE"
► Télécharger gratuitement mes codes sur github:
► Qui suis-je ?
Je suis Guillaume Saint-Cirgue, Senior Data Scientist avec plus de 8 ans d’expérience dans les secteurs de la tech, l’aviation, la robotique, l’énergie, et les usines connectées.
En 2019, j’ai créé Machine Learnia dans le but de partager mes connaissances dans le domaine de l’intelligence artificielle. Mon objectif est d’expliquer en détail le fonctionnement du Machine Learning et de ses algorithmes, tout en rendant ces concepts accessibles à tous.
Je suis convaincu qu'il ne suffit pas de survoler l'aspect mathématique de ce domaine; il est essentiel de s'y plonger en profondeur pour se démarquer. Cette approche a déjà convaincu plus de 150 000 personnes, et ceux que je forme aujourd'hui comptent parmi les meilleurs du secteur.
Nous apprendrons à développer des modeles de Deep Learning avec Numpy, mais aussi avec Keras et Tensorflow. Nous verrons en détails le modele du perceptron, les fonctions d'activations, la backpropagation, et nous réaliserons des projets de Deep Learning tels que le célebre projet MNIST.
00:00 : Introduction MNIST
01:57 : Les Bases du Machine Learning et du Deep Learning
05:19 : Le Neurone Artificiel de McCulloch et Pitts
10:47 : Le Perceptron de Frank Rosenblatt
15:13 : Le Perceptron Multicouches de Geoffrey Hinton
20:47 : Le Deep Learning Moderne
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Je suis convaincu qu'il ne suffit pas de survoler l'aspect mathématique de ce domaine; il est essentiel de s'y plonger en profondeur pour se démarquer. Cette approche a déjà convaincu plus de 150 000 personnes, et ceux que je forme aujourd'hui comptent parmi les meilleurs du secteur.
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