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Les réseaux de neurones avec TensorFlow

Informations

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Vidéos enregistrées dans notre studio nantais

Caractéristiques

  • Vidéo en ligne
  • Ref. ENI : VTTENS
La détection de fraudes par cartes de crédit, les voitures autonomes, l’identification et la reconnaissance vocale, la traduction automatique en temps réel, l’identification des objets dans les images ou encore le diagnostic médical sont tous des usages concrets où le Deep Learning a triomphé parmi les meilleures technologies dans le monde du Machine Learning. Cette vidéo est justement consacrée aux réseaux de neurones qui sont à la base du Deep Learning et l’objectif est de vous apprendre à...
  • Niveau Débutant à Initié
  • Durée 2h39
  • Parution février 2022
La détection de fraudes par cartes de crédit, les voitures autonomes, l’identification et la reconnaissance vocale, la traduction automatique en temps réel, l’identification des objets dans les images ou encore le diagnostic médical sont tous des usages concrets où le Deep Learning a triomphé parmi les meilleures technologies dans le monde du Machine Learning.

Cette vidéo est justement consacrée aux réseaux de neurones qui sont à la base du Deep Learning et l’objectif est de vous apprendre à utiliser TensorFlow pour développer des modèles neuronaux qui couvrent la plupart des scénarios rencontrés dans la pratique.

Après une introduction sur les réseaux de neurones, nous en découvrirons les différentes architectures et la notion d’algorithme de rétropropagation. Nous pourrons ensuite passer à l’installation et à la découverte de TensorFlow avant de développer des exemples de réseaux de neurones en nous appuyant sur la version de Keras intégrée à TensorFlow.

Téléchargements

Auteur : Madjid  KHICHANE

Madjid KHICHANE

Après un diplôme d'ingénieur en Informatique obtenu à l'université Mouloud Mammeri à Tizi-Ouzou en Algérie puis un Master en Intelligence Artificielle - Systèmes multi-agents obtenu à l'université Paris 5 (René Descartes), Madjid KHICHANE a soutenu son PhD en Intelligence Artificielle en collaboration entre l'Université Claude Bernard Lyon 1 et IBM. Cette thèse doctorale a donné naissance à des innovations algorithmiques dans le domaine de l'apprentissage par renforcement qui sont aujourd’hui publiées dans des conférences internationales de premier niveau.
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