Introduction au Deep Learning
Durée: 0 h 24 min
Nombre de leçons: 15
Rubrique: Ingénieur IA
1. Qu'est-ce que le Deep Learning ?
1.1. Définition et importance du Deep Learning dans l'IA moderne
1.2. Comment le Deep Learning se distingue du Machine Learning traditionnel
2. Composants de base du Deep Learning
2.1. Neurones artificiels - la brique de base
2.2. Réseaux de neurones - l'architecture globale
3. Apprentissage supervisé et non supervisé en Deep Learning
3.1. Définition et différences
3.2. Exemples d'application de chaque type
4. Frameworks et outils pour le Deep Learning
4.1. TensorFlow et Keras
4.2. PyTorch et autres alternatives
5. Défis et perspectives futures
5.1. Défis courants dans les projets de Deep Learning
5.2. Innovations et tendances émergentes
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