Je vais vous apprendre l'apprentissage profond en tenworflow et keras

1. Notions de base d'OpenCV.
2. Notions de base de Tensorflow.
3. Qu'est-ce qu'un RAN
4. Qu'est-ce que DNN
5. Qu'est-ce qu'un CNN
6. Fonctions d'activation de base
7. Optimiseurs de base
8. Régressions
9. Projet 1,2,3 - Création d'un ANN pour résoudre un problème de régression linéaire
10. Classifications
11. Projet 4,5 - sur la classification
12. Projet 6 – Création d'un ANN pour reconnaître les chiffres manuscrits
13. Une meilleure compréhension de CNN
14. Projet 7 – Création d'un CNN pour reconnaître les chiffres manuscrits
15. Plus de fonctions d'activation
16. Plus d'optimiseurs
17. En savoir plus sur le réseau neuronal convolutif
18. Projet 8, 9, 10 - Reconnaissance de la mode, détection d'objets et classificateur de chats et de chiens
19. Gestion du surapprentissage et de l'augmentation des données
20. Apprentissage par transfert
21. Projet 11, 12, 13 - Multi-classificateur utilisant TL
22. Traitement du langage naturel
23. Projet 14, 15, 16 - Projets utilisant la PNL
24. Séries chronologiques, séquences, prévisions (CNN, RNN, LSTM)
25. Projet 17, 18, 19, 20

---------- Et cinq autres projets bonus ---------------

26. Question de démonstration pour l'examen