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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/cours-complet-de-deep-learning-avec-tensorflow-et-keras/
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课程名称：TensorFlow 和 Keras 深度学习大师班（Python） 概述：本课程将指导您使用谷歌最新的 TensorFlow 2 框架创建深度学习的人工神经网络！课程旨在为您提供一个易于理解的指导，以应对 TensorFlow 2.x 版本的复杂性。我们将重点了解 TensorFlow 的最新更新，并利用 Keras API（TensorFlow 2 的官方 API）快速轻松地构建模型。在课程中，我们将构建模型来预测未来房价、对医学图像进行分类、预测未来销售数据、生成新的完整文本等。这门课程旨在平衡理论与实际应用，提供完整的代码指导（Google Colab 笔记本风格）及易于查阅的幻灯片和笔记，并提供大量练习以测试您在培训中的新技能。 本课程涵盖多种主题，包括： - NumPy 库的快速课程 - Pandas 库数据分析的快速和强化课程 - 数据可视化的快速课程 - 神经网络基础 - TensorFlow 基础 - Keras 语法概念 - 人工神经网络（ANNs） - 高密度连接网络 - 卷积神经网络（CNNs） - 循环神经网络（RNNs） - 自编码器 - 生成对抗网络（GANs） - 使用 Flask 部署 TensorFlow 以进行生产等 Keras 是一个用户友好的深度学习标准 API，将是构建和训练模型的核心高层 API。它简化了 TensorFlow 2 的使用，并提供多种模型构建 API（顺序、功能性和子类化），以便您为项目选择合适的抽象级别。TensorFlow 的实现包含了许多改进，包括快速执行以实现即时迭代和直观调试，以及为构建可扩展输入管道而设计的 tf.data。 TensorFlow 2 使新想法从概念转向代码，并从模型转向发布变得更容易。这一版本整合了多项功能，可以在不牺牲速度或性能的情况下定义和训练前沿模型。TensorFlow 被全球众多大公司（如 Airbnb、eBay、Dropbox、Snapchat、Twitter、Uber、SAP、Qualcomm、IBM、Intel 以及谷歌）所使用。 现在就可以理解和应用深度学习！期待您的加入！
Ce cours vous guidera dans l'utilisation du dernier Framework TensorFlow 2 de Google pour créer des Réseaux de Neurones Artificiels pour le Deep Learning! Ce cours a pour but de vous donner un guide facile à comprendre sur les complexités du Framework TensorFlow version 2.x de Google (dernière version à jour).Nous nous attacherons à comprendre les dernières mises à jour de TensorFlow et à exploiter l'API de Keras (l'API officielle de TensorFlow 2) pour construire rapidement et facilement des modèles. Dans ce cours, nous construirons des modèles pour prédire des prix futurs de maisons, classer des images médicales, prédire les données de ventes futures, générer artificiellement un nouveau texte complet et bien plus encore.!Ce cours est conçu pour équilibrer la théorie et la mise en auvre pratique, avec des guides de code complets de type "Notebook Google Colab" et des slides et notes faciles à consulter. Il y a également de nombreux exercices pour tester vos nouvelles compétences au cours de la formation!Ce cours couvre une grande variété de sujets, notamment:Cours accéléré sur la bibliothèque NumPyCours intensif et accéléré sur l'analyse des données avec la bibliothèque PandasCours accéléré sur la visualisation de donnéesPrincipes de base des réseaux de neuronesPrincipes de base de TensorFlowNotions de syntaxe de KerasRéseaux de Neurones Artificiels (ANNs)Réseaux à forte densité de connexionRéseaux de Neurones Convolutifs (CNNs)Réseaux de Neurones Récurrents (RNNs)AutoEncodersRéseaux Adversatifs Générateurs (GANs)Déploiement de TensorFlow en production avec Flasket bien plus encore!Keras, une API standard conviviale pour le Deep Learning, elle sera l'API centrale de haut niveau utilisée pour construire et entraîner les modèles. L'API de Keras facilite le démarrage de TensorFlow 2. Il est important de noter que Keras fournit plusieurs API de construction de modèles (séquentielle, fonctionnelle et de sous-classement), afin que vous puissiez choisir le bon niveau d'abstraction pour votre projet. La mise en auvre de TensorFlow contient des améliorations, notamment une exécution rapide, pour une itération immédiate et un débogage intuitif, et tf. data, pour la construction de pipelines d'entrée évolutifs.TensorFlow 2 facilite le passage des nouvelles idées du concept au code, et du modèle à la publication. TensorFlow 2 intègre un certain nombre de fonctionnalités qui permettent de définir et d'entraîner des modèles de pointe sans sacrifier la vitesse ou les performancesIl est utilisé par de grandes entreprises dans le monde entier, notamment Airbnb, Ebay, Dropbox, Snapchat, Twitter, Uber, SAP, Qualcomm, IBM, Intel, et bien sûr, Google!Comprendre et appliquer le Deep Learning dès aujourd'hui, c'est possible! On se retrouve dans le cours:)
