Un cours intensif en apprentissage profond pour les débutants

Comprendre les concepts de base et la terminologie du deep learning. Le deep learning est une branche du machine learning. Ce cours est conçu pour les débutants absolus sans expérience en programmation. Vous apprendrez les idées clés du deep learning sans aucun code. Vous apprendrez les réseaux de neurones, les structures d’apprentissage automatique (comme l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement), divers types d’architectures de réseau de neurones, etc. Course️ est développé par Jason Dsouza. Découvrez sa chaîne YouTube: ⭐️Contenu du cours⭐️⌨️ (0:00) Introduction⌨️ (1:18) Qu’est-ce que le Deep Learning⌨️ (5:25) Introduction au réseau neuronal⌨️ (6:12) Comment les réseaux neuronaux apprennent-ils? ⌨️ (12:06) Termes de base utilisés dans l’apprentissage en profondeur ⌨️ (12:11) fonction d’activation ⌨️ (22:36) fonction de perte ⌨️ (23:42) optimiseur ⌨️ (30:10) paramètres et hyperparamètres ⌨️ (32: 03) Temps, lots et itérations⌨️ (34:24) Conclusions du terme Conclusion️ (35:18) Introduction à l’apprentissage⌨️ (35:34) Apprentissage supervisé⌨️ (40:21) Apprentissage non supervisé: ️ (43:38) Apprentissage par renforcement ⌨️ ( 46: 25) régularisation ⌨️ (51:25) introduction à l’architecture de réseau neuronal ⌨️ (51:37) réseau de neurones feedforward entièrement connecté ⌨️ (54:05) réseau neuronal récurrent ️ (1:04:40) Réseau neuronal convolutif ⌨️ (1 : 08: 07) Introduction aux 5 étapes de chaque modèle de deep learning ⌨️ (1:08:23) 1. Collecter des données ⌨️ (1:11:27) 2. Prétraiter les données ⌨️ (1: 19: 05) 3. Modèle de formation ⌨️ (1:19:33) 4. Modèle d’évaluation ⌨️ (1:19:55) 5. Optimiser la précision du modèle ⌨️ (1:25:15) Conclusion du cours – apprendre le codage gratuit et faire travailler les développeurs: Lire Des centaines d’articles sur la programmation: et abonnez-vous à f ou ayez de nouvelles vidéos techniques chaque jour :.

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