Je vais vous apprendre l'apprentissage profond dans pytorch

1. Les bases d'OpenCV.
2. Les bases de PyTorch.
3. Les bases de Numpy
4. Introduction à Matplotlib
5. Les bases des mathématiques pour l'apprentissage profond
6. Qu'est-ce qu'un ANN
7. Qu'est-ce qu'un DNN
8. Qu'est-ce qu'un CNN
9. Fonctions d'activation de base
10. Optimiseurs de base
11. Création du premier réseau de neurones en utilisant uniquement Python et Numpy.
12. Régressions
13. Création du premier réseau de neurones avec PyTorch.
14. Projet 1,2,3 - Création d'un ANN pour résoudre un problème de régression linéaire
15. Classifications
16. Projets 4,5 - en classification
17. Projet 6 - Création d'un ANN pour reconnaître les chiffres manuscrits
18. Une meilleure compréhension des CNN
19. Projet 7 - Création d'un CNN pour reconnaître les chiffres manuscrits
20. Plus de fonctions d'activation
21. Plus d'optimiseurs
22. Plus sur le réseau de neurones convolutionnel
23. Projets 8, 9, 10 - Reconnaissance de mode, détection d'objets et classificateur de chats et chiens
24. Gestion du surapprentissage et augmentation de données
25. Apprentissage par transfert
26. Projets 11, 12, 13 - Classificateur multi-classes utilisant l'TL
27. Traitement du langage naturel
28. Projets 14, 15, 16 - Projets utilisant le NLP
29. Séries temporelles, séquences, prédictions (CNN, RNN, LSTM)
30. Projets 17, 18, 19, 20
31. Réseaux antagonistes génératifs (GAN)
32. Projets 21, 22, 23
33. LLM & Transformer
34. Projets 24, 25, 26
35. Déploiement
36. Développement web avec FastAPI et intégration de l'application Deep Learning avec une application web.

---------- Et plus encore.