Deep Learning: De Zéro à la Certification Tensorflow

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