TensorFlow et l'apprentissage profond

Description :

Cours en pdf de TensorFlow, ce document est un tutoriel complet qui traite la notion de l'apprentissage profond dans le domaine de l'intelligence artificielle.

Formation à télécharger gratuitement pour les niveaux avancés.

Plan de cours

  • Apprentissage et reconnaissance
  • Historique des réseaux de neurones
  • Emergence des réseaux profonds
  • Composition de modèles
  • Représentation locale vs distribuée
  • Fonctions de transfert
  • Profondeur des réseaux
  • Pré-entrainement non supervisé
  • Machine de Boltzmann restreinte
  • Autoencodeurs
  • Entrainement d'autoencodeurs
  • Exemple d'entraˆınement d’un autoencodeur
  • Dropout
  • Batch normalization
  • Traitement de texte
  • Continuous BoW
  • Représentation neuronale de mots
  • Réseau a convolution
  • Composition de filtres
  • Reconnaissance d'objets
  • Apprentissage de représentations
  • Transfert de représentations
  • Apprentissage multitˆache
  • Génération d'exemples
  • Deep dream
  • Données adversariales
  • Réseau récurrent
  • Long Short-Term Memory (LSTM)
  • Génération de légendes
  • Apprentissage par renforcement profond
  • Conduite automatisée
  • Traduction automatisée
  • Exemples de traduction avec GNMT
  • Graphes computationnels
  • Gradient automatique
  • Outils pour l'apprentissage profond
  • Investissement dans l'intelligence artificielle
Envoyé le :
03 Oct 2017
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03 Oct 2017
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