- Introduction au Deep learning: https://youtu.be/hEfTnB6Dyh4
- Architecture d'un réseau de neurones: https://youtu.be/5sAEZ6RTdyE
- Apprentissage réseau de neurones deep learning: https://youtu.be/xtzX1htks2w
- Premier example deep learning (IRIS Dataset): https://youtu.be/dUwyLCZ4Ksk
- Deuxième exemple deep learning (SMS Classification: https://youtu.be/Z9bFIyoO9kQ
- Analyse de causes racines (exercices corrigés): https://youtu.be/rx07q268Pyc
lien directe vers Playlist : https://youtube.com/playlist?list=PLzwl0-geBstIT7s8VNW1Vz76ueSKrbukp
Ce répertoire contient des exemples et des codes pour introduire le deep learning aux débutants.
L'apprentissage en profondeur en tant que technologie a connu une croissance fulgurante au cours des dernières années. De plus en plus de solutions d'IA utilisent l'apprentissage en profondeur comme technologie fondamentale. L'étude de cette technologie présente cependant plusieurs défis. La plupart des ressources d'apprentissage sont lourdes en mathématiques et sont difficiles à parcourir sans de bonnes compétences en mathématiques. Les professionnels de l'informatique ont besoin d'une ressource simplifiée pour apprendre les concepts et créer rapidement des modèles. Ce cours vise à fournir un chemin simplifié pour étudier les bases de l'apprentissage en profondeur et devenir productif rapidement. Je commence par une introduction à l'apprentissage en profondeur, y compris les réseaux de neurones artificiels et les architectures. Ensuite, je navigue à travers différents éléments constitutifs des réseaux de neurones avec des explications simples et faciles à comprendre. Je construis également du code dans Keras pour implémenter ces blocs de construction. Je rassemble ensuite le tout avec un exercice de bout en bout. Enfin, testez ce que vous avez appris avec un problème d'apprentissage en profondeur et comparez votre solution avec la mienne.
