Apprentissage profond : de l'intuition au déploiement

Des réseaux de neurones aux Transformers : tenseurs, MLP, propagation avant, gradient et rétropropagation, optimisation, initialisation, régularisation, puis CNN, RNN/LSTM/GRU, attention, embeddings et modèles génératifs — jusqu'au déploiement MLOps et à l'éthique. Cinq TP PyTorch, un projet final défendable, neuf approfondissements modernes.

AvancéAOA-DL-201
01

Comprendre le deep learning

Accès libre0 / 4
02

Construire un réseau

Accès libre0 / 6
03

Faire apprendre le réseau

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04

Architectures spécialisées

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05

Du modèle au système

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06

Travaux pratiques (5 TP)

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07

Projet final

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08

Approfondissements modernes

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09

Annexes : banque de quiz, glossaire et références

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