Deep Learning
Durée: 0 h 34 min
Nombre de leçons: 19
Rubrique:
1. Introduction au Deep Learning
1.1. Qu'est-ce que le Deep Learning ?
1.2.
2.
2.1.
2.2. Activation, Perte, et Optimisation
3.
3.1. Principes et architecture des CNN
3.2. Applications des CNN en traitement d'images
4.
4.1. Principes et architecture des RNN
4.2.
5. Long Short-Term Memory (LSTM) et Gated Recurrent Units (GRU)
5.1. Architecture et fonctionnement des LSTM et GRU
5.2. Comparaison et cas d'usage
6.
6.1. GANs (Generative Adversarial Networks)
6.2. Transformers et BERT
6.3.
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