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Bonne maîtrise de Python, DataViz et Machine Learning.
Comprendre et implémenter des réseaux de neurones, un classique du deep learning.
Entraîner et évaluer les résultats obtenus par un réseau de neurones.
Utiliser les méthode de Transfer Learning, très appréciées en deep learning.
Maîtriser la syntaxe et les particularités du framework TensorFlow très utilisé en deep learning.
Détecter un objet dans une image.
Concevoir son propre word2vec.
Utiliser les modèles récurrents.
Créer un générateur automatique d’images à l’aide d’un GAN.
Deep-Learning avec le framework Keras
Introduction à tensorflow 2.0 (2020)
2 décembre
13 janvier
19 février
22 avril
7 juin
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