Deep Learning Academy

Name: Deep Learning Academy
Availability: InStock

PYTHONPythonAiData_science

Maîtrisez l'apprentissage profond avec PyTorch, des neurones et la rétropropagation aux CNNs, Transformers et MLOps en production.

🤖 Alimenté par l'IA📚 30 cours👥 100 000+ apprenants⭐ Note 4,9

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Présentation du Cours

Apprentissage profond avec Python

Maîtrisez l'apprentissage profond avec PyTorch, des neurones et la rétropropagation aux architectures modernes. Cette formation couvre 30 mini-cours progressifs du niveau débutant absolu (A1) au niveau avancé (B2), avec des leçons courtes et ciblées et des quiz rapides pour consolider chaque concept.

Ce que vous apprendrez

Commencez par les tensors, le perceptron, les fonctions d'activation et autograd, puis construisez et entraînez des réseaux de neurones. Progressez vers les CNNs, RNNs, Transformers et l'attention, l'apprentissage par transfert, les GANs, les modèles de diffusion, l'entraînement distribué et MLOps en production. Chaque leçon est pratique, avec un tuteur IA disponible 24h/24 quand vous êtes bloqué.

Comment ça marche

Chaque cours est divisé en quatre leçons courtes et ciblées. Complétez quelques leçons par jour et vous maîtriserez la formation complète en quelques semaines, pas des mois.

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Outils

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Programme

30 Cours

Tous les cours du parcours d'apprentissage Deep Learning Academy.

Ce qu’est réellement l’apprentissage profond

A14 leçons

Expliquez en quoi l’apprentissage profond diffère de l’apprentissage automatique classique et dans quels domaines il excelle.

Configurer votre atelier PyTorch

A14 leçonsPRO

Installez PyTorch, exécutez-le sur CPU ou GPU et vérifiez que votre environnement fonctionne.

Tenseurs : les données de l’apprentissage profond

A14 leçonsPRO

Créez, remodelez et manipulez mathématiquement des tenseurs PyTorch en toute confiance.

De NumPy à la pensée vectorisée

A14 leçonsPRO

Remplacez les boucles Python par des opérations tensorielles vectorisées rapides.

Le neurone et le perceptron

A14 leçonsPRO

Construisez un neurone unique et observez-le tracer une frontière de décision.

Fonctions d’activation qui rendent les réseaux non linéaires

A24 leçonsPRO

Choisissez ReLU, sigmoïde, tanh et softmax en fonction de la tâche.

Intuition de la descente de gradient

A24 leçonsPRO

Comprenez comment un modèle descend la pente vers une perte plus faible.

Autograd : PyTorch fait le calcul différentiel pour vous

A24 leçonsPRO

Utilisez requires_grad et backward() pour calculer automatiquement les gradients.

Votre premier réseau neuronal avec nn.Module

A24 leçonsPRO

Définissez, instanciez et exécutez un réseau à propagation directe dans PyTorch.

Entraîner un classificateur sur des données réelles

A24 leçonsPRO

Entraînez un petit réseau de bout en bout et mesurez sa précision.

La rétropropagation démystifiée

B14 leçonsPRO

Suivez la propagation des erreurs vers l’arrière pour mettre à jour chaque poids.

Fonctions de perte pour chaque tâche

B14 leçonsPRO

Choisissez la perte adaptée aux problèmes de régression, binaires et multiclasse.

Optimiseurs au-delà du SGD simple

B14 leçonsPRO

Réglez SGD, l’accélération par inertie et Adam pour entraîner vos modèles plus vite et plus stablement.

Créer une boucle d’entraînement robuste

B14 leçonsPRO

Ajoutez validation, points de contrôle et métriques à une boucle de niveau production.

Pipelines de données avec Dataset et DataLoader

B14 leçonsPRO

Alimentez efficacement vos modèles avec des Dataset personnalisés et des DataLoaders par lots.

Lutter contre le surapprentissage et régulariser

B14 leçonsPRO

Diagnostiquez le surapprentissage et appliquez l’abandon, l’augmentation et la normalisation.

Réseaux convolutifs pour les images

B14 leçonsPRO

Construisez un CNN qui apprend des caractéristiques visuelles à partir de pixels bruts.

Architectures CNN classiques

B14 leçonsPRO

Comprenez l’évolution de LeNet à ResNet et les idées qui ont permis d’approfondir les réseaux.

Modèles séquentiels : RNN et LSTM

B14 leçonsPRO

Modélisez des données ordonnées avec des réseaux récurrents et une mémoire à portes.

Représentations vectorielles et texte sous forme de nombres

B14 leçonsPRO

Transformez les mots en vecteurs denses dont un réseau peut apprendre.

Attention et transformeur

B24 leçonsPRO

Implémentez l’auto-attention et assemblez un bloc transformeur.

Apprentissage par transfert et ajustement fin

B24 leçonsPRO

Adaptez des modèles préentraînés à votre tâche avec peu de données.

Autoencodeurs et apprentissage de représentations

B24 leçonsPRO

Compressez et reconstruisez les données pour apprendre des représentations latentes utiles.

Réseaux antagonistes génératifs

B24 leçonsPRO

Entraînez un générateur et un discriminateur pour créer de nouvelles images.

Modèles de diffusion et génération moderne

B24 leçonsPRO

Comprenez comment les modèles de diffusion débruitent progressivement les données pour produire de nouveaux échantillons.

Entraînez plus vite : précision mixte et profilage

B24 leçonsPRO

Accélérez l’entraînement avec AMP, le profilage et des techniques de gestion de la mémoire GPU.

Passez à l’échelle : entraînement distribué

B24 leçonsPRO

Entraînez vos modèles sur plusieurs GPU avec DataParallel et DDP.

Évaluez et déboguez les modèles profonds

B24 leçonsPRO

Mesurez honnêtement vos modèles et interprétez leurs prédictions.

Déployez vos modèles en production

B24 leçonsPRO

Exportez, optimisez et exposez un modèle entraîné derrière une API.

MLOps : des expériences aux pipelines fiables

B24 leçonsPRO

Suivez, versionnez et surveillez vos modèles comme une équipe de production.

FAQ

Questions Fréquemment Posées

Le cours Deep Learning Academy est-il gratuit ?

Oui. Tu peux commencer le cours Deep Learning Academy gratuitement et compléter ses leçons interactives sans frais. Un abonnement PRO optionnel déverrouille des outils IA avancés et un certificat partageable.

Ai-je besoin d'expérience préalable pour apprendre PYTHON ?

Non. Le cours commence par les fondamentaux et progresse graduellement vers des sujets plus avancés, tu peux donc commencer même sans expérience préalable en PYTHON.

Comment vais-je apprendre PYTHON sur CoddyKit ?

Tu apprends en faisant. Des leçons interactives courtes associent une explication claire avec un exercice de codage pratique qui s'exécute en temps réel, et un tuteur IA disponible 24h/24 offre une aide personnalisée dès que tu es bloqué.

Puis-je obtenir un certificat en complétant Deep Learning Academy ?

Oui. Les apprenants PRO peuvent passer un examen et obtenir un certificat de réussite partageable avec un code vérifiable pour le cours Deep Learning Academy.

Puis-je apprendre PYTHON sur mon téléphone ?

Oui. CoddyKit est disponible sur le web et sous forme d'applications iOS et Android natives, tu peux donc apprendre PYTHON sur n'importe quel appareil et ta progression se synchronise entre eux.

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