Deep Learning : De Zéro à la Certification Tensorflow

Description

Avec l'avènement des intelligences artificielles comme ChatGPT et Midjourney, nous vivons une véritable révolution dans le monde de la technologie. Et il est devenu indispensable de posséder des compétences en intelligence artificielle pour rester compétitif sur le marché de l'emploi. Si vous cherchez à développer vos compétences en IA, ce cours est exactement ce dont vous avez besoin pour acquérir les bases nécessaires et vous positionner comme un expert dans ce domaine en pleine croissance.

Pourquoi Le deep learning avec Tensorflow et non Pytorch ?

Parce que :

• TensorFlow a été créé par Google en 2015, tandis que PyTorch est apparu en 2017. TensorFlow a donc été utilisé et testé plus longtemps dans des applications de production.

• TensorFlow est plus adapté aux projets de grande envergure. TensorFlow a été conçu pour être utilisé sur des clusters de machines, ce qui en fait un choix plus approprié pour les projets de grande envergure.

• TensorFlow offre une grande flexibilité en termes de déploiement. TensorFlow peut être utilisé pour déployer des modèles sur différents types d'appareils, y compris les ordinateurs, les serveurs, les téléphones mobiles et les dispositifs de l'internet des objets.

• TensorFlow dispose d'un écosystème plus large et est utilisé dans un large éventail d'applications, allant de la reconnaissance d'image et de la vision par ordinateur à la prédiction de séries temporelles et à la modélisation du langage naturel.

Les bases mathématiques du Deep Learning : Pas besoin d’être un matheux

Cependant, Tensorflow encapsule plusieurs concepts mathématiques de base dont la compréhension est indispensable pour bien entrainer des réseaux de neurones.

C’est pourquoi nous débutons cette formation par les bases mathématiques du Deep Learning, mais de façon pratique avec du code et non des formules mathématiques.

Si vous avez le niveau Lycée en Mathématique mais pensez ne pas être fort en mathématique, ce cours vous montrera qu’avec des explication intuitives et du code, les maths sont plus facile à comprendre.

Apprendre Tensorflow en créant un Mini Tensorflow

Nous construirons brique par brique avec du code numpy un réseau de neurones et créerons même un mini Tensorflow nous même avant d’apprendre à utiliser ce Framework.

Que ce soit les neurones, les couches de neurones, la fonction perte, l’algorithme d’optimisation et même la sauvegarde et le chargement d’un modèle, nous écrirons le code pour créer un mini framework avec les mêmes fonctions et la même interface que Tensorflow

Orienté Projet

Ce cours est également orienté Projet. Dans chaque section, les différents concepts sont enseignés dans le contexte d’un ou plusieurs  projet précis. Pouvoir appliquer directement une notion dans un projet nous permet de mieux saisir son importance, sa pertinence et facilite la compréhension et la mémorisation.

Tensorflow developer Certificate

Le but de ce cours est de vous apprendre les compétences indispensables pour débuter une carrière en Intelligence Artificielle et que vous réussisez l’examen de Certification Tensorflow Developer Certificate de Google. Voici quelques bénéfices d’être certifié Tensorflow developer :

• Reconnaissance officielle : La certification Tensorflow Developer est une reconnaissance officielle de vos compétences en matière de développement avec Tensorflow. Cela peut vous aider à vous démarquer des autres candidats lors de la recherche d'emploi.

• Validation de vos compétences : La certification est une validation de vos compétences en matière de développement avec Tensorflow. Cela peut vous donner la confiance nécessaire pour résoudre des problèmes complexes liés à l'IA.

• Élargissement de vos connaissances : Pour réussir l'examen de certification, vous devrez maîtriser les concepts clés de Tensorflow. Cela vous obligera à étudier et à approfondir vos connaissances en matière d'apprentissage automatique, ce qui peut être bénéfique pour votre carrière à long terme.

• Accès à une communauté : Les personnes qui ont réussi l'examen peuvent rejoindre une communauté de développeurs certifiés de Tensorflow. Cela peut vous permettre de rencontrer des personnes partageant les mêmes idées et de réseauter avec d'autres professionnels de l'IA.

• Mise à jour des connaissances : L'examen de certification de Tensorflow est basé sur les dernières versions de Tensorflow et des meilleures pratiques du domaine. Cela vous permet de rester à jour sur les dernières tendances en matière d'IA et de rester compétitif sur le marché de l'emploi.

En somme, la certification Tensorflow Developer peut être une preuve de votre maîtrise des concepts clés de Tensorflow, qui peut aider à renforcer votre crédibilité sur le marché de l'emploi, élargir vos connaissances en IA et vous permettre de rejoindre une communauté de développeurs certifiés de Tensorflow.

Ce cours se veut être très pratique donc vous êtes invités à coder en même temps que vous regardez les vidéos. C’est la meilleure manière d’apprendre des notions qui restent. Alors, prêt à découvrir le monde de ceux qui créent les IA qui changent nos vies et être certifié ?

What You Will Learn!

• Apprendre à réussir l’épreuve de l’examen de Certification Tensorflow Developer de Google
• Comprendre chaque étape de l'entraînement d’un réseau de neurones
• Apprendre les mathématiques du Deep Learning de façon pratique avec du code (sans aucune longue formule mathématique)
• Apprendre à créer un Mini Tensorflow avec du code python pour mieux comprendre la librairie
• Construire des modèles avec Tensorflow 2 sur les données images, textuelles et les séries temporelles
• Apprendre à entraîner des réseaux neurones convolutionnels CNN pour la classification d’Images (Computer Vision)
• Apprendre à entraîner des réseaux de neurones récurrents RNN et les réseaux de type LSTM pour la génération de textes et l’analyse de sentiments
• Comprendre le concept de Transfert Learning qui permet d’utiliser des modèles pré-entraînés pour aller plus vite et avoir de meilleurs résultats
• Apprendre les différentes manières d'entraîner un modèle Tensorflow 2 et Keras
• Comprendre comment intégrer les modèles d’Intelligence Artificielle dans une application Web
• Acquérir les compétences nécessaires pour travailler sur des projets d’Intelligence Artificielle
• Acquérir les bases nécessaires pour comprendre plus tard l’architectures des modèles de langues comme GPT-4

Who Should Attend!

• Etudiants, developpeurs, data scientists, Data engineers qui souhaitent acquérir des compétences pratique en Intelligence Artificielle en créant des projets avec Tensorflow
• Les étudiants ayant un niveau lycée en Mathématiques et qui veulent apprendre l’Intelligence Artificielle
• Quiconque qui souhaite apprendre les bases mathématiques du Deep Learning avec du code et des explications intuitives
• Toute personne désireuse de réussir l’examen de Certification Tensorflow developer Certificate par Google et faire partir du réseaux des certifiés par Google.
• Toute personne désireuse d’ajouter Tensorflow à son CV et montrer ses compétences sur les réseaux professionnels comme LinkedIn
• Toute personne désireuse de commencer une carrière en Intelligence artificielle et comprendre comment sont entrainés les IA comme GPT-4 ou ChatGPT
• Les entrepreneurs qui veulent comprendre comment sont entrainés les modèles d’IA et comment les utiliser dans leur business afin d’y apporter de la valeur

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