Deep Learning avec MATLAB

Apprenez la théorie et la pratique pour développer des réseaux de neurones profonds avec des données séquentielles et des images.

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Enseignement pas à pas

Exercices pratiques avec commentaires automatisés

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À propos de cette formation

 Les cours sont disponibles en anglais et en japonais.


1.

Réaliser une classification d'images avec des réseaux convolutifs

Découvrez un aperçu de la formation. Effectuez une classification d’images à l’aide de réseaux préalablement entraînés. Utilisez l'apprentissage par transfert pour entraîner des réseaux de classification personnalisés.

30 minutes


2.

Interpréter le comportement du réseau

Maîtrisez le fonctionnement d'un réseau en visualisant des données d'images tout au long de leur parcours dans le réseau. Appliquez cette technique à différents types d'images.

45 minutes


3.

Créer des réseaux

Développez des réseaux convolutifs à partir de zéro. Découvrez comment les informations se déplacent entre les différentes couches du réseau et comment fonctionnent les différents types de couches.

45 minutes


4.

Entrainer des réseaux

Découvrez comment fonctionnent les algorithmes d'apprentissage. Définissez les options d'apprentissage pour le suivi et le contrôle.

30 minutes


5.

Améliorer les performances

Choisissez et implémentez des modifications sur les options des algorithmes d'apprentissage, l'architecture du réseau ou bien sur les données d'apprentissage pour améliorer les performances du réseau.

30 minutes


6.

Projet

15 minutes


7.

Effectuer une régression

Créez des réseaux convolutifs capables de prédire des réponses numériques continues.

30 minutes


8.

Exploiter le Deep Learning en Computer Vision

Entraînez des réseaux à localiser et à labelliser des objets spécifiques dans des images.

45 minutes


9.

Réaliser la classification de données séquentielles avec des réseaux récurrents

Développez et entraînez des réseaux à effectuer des classifications sur des séquences ordonnées de données comme des données de séries temporelles ou des données de capteur.

45 minutes


10.

Réaliser la classification de séquences catégorielles

Utilisez des réseaux récurrents pour classer des séquences de données catégorielles, par exemple du texte.

30 minutes


11.

Générer des séquences de sorties

Utilisez des réseaux récurrents pour créer des séquences de prédictions.

45 minutes


12.

Projet

15 minutes

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