Deep Learning avec Tenserflow : concevoir des réseaux de neurones
Où en êtes-vous ?

Étape 1 sur 2 · Vos compétences

Pour chaque compétence, où en êtes-vous aujourd’hui ?

1Comprendre les Fondamentaux du Deep Learning et ses Applications : Maîtriser la terminologie, différencier le DL du ML, et identifier les cas d'usage pertinents

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2Implémenter et Entraîner des Réseaux de Neurones avec TensorFlow/Keras : Savoir construire, entraîner et évaluer des réseaux de neurones multi-couches, des CNN et des RNN (LSTM/GRU) pour différentes tâches

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3Appliquer les Techniques d'Optimisation et de Pré-traitement des Données : Être capable de préparer les données, choisir les bonnes fonctions d'activation, les optimizers et les taux d'apprentissage pour améliorer la performance des modèles

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4Utiliser le Transfer Learning pour Accélérer le Développement : Savoir réutiliser des modèles pré-entraînés (sur images et textes) et les adapter à des jeux de données spécifiques

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5Évaluer la Performance des Modèles et Interpréter les Résultats : Comprendre et utiliser les métriques d'évaluation, superviser l'entraînement (epochs) et valider la robustesse des modèles

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6Comprendre les Principes du Online Learning et de la Mise en Production : Saisir les enjeux de l'apprentissage en temps réel et les étapes de base pour déployer un modèle

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7Résoudre des Problèmes Concrets à l'aide du Deep Learning : Être capable d'aborder un nouveau problème, de choisir une architecture appropriée et de mettre en œuvre une solution de deep learning

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8Avez-vous déjà été formé·e sur ce sujet ?

Non, jamaisOui, il y a longtempsOui, récemment

9À quelle fréquence utilisez-vous ces compétences ?

JamaisDe temps en tempsChaque semaineTous les jours

10Quel est votre objectif ?

Découvrir le sujetMonter en compétences dans mon posteObtenir une certificationChanger de métier / trouver un emploi

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