Le Deep Learning en pratique

Des réseaux de neurones pour l’image et le texte, entraînés et débogués sur de vrais projets avec PyTorch.

Passez d’un neurone unique aux réseaux convolutifs et à l’attention. Vous entraînez des modèles sur des tâches d’image et de texte, puis apprenez à diagnostiquer et corriger les problèmes d’entraînement.

Ce que vous saurez faire

• Construire et entraîner des réseaux de neurones avec PyTorch
• Appliquer les CNN à l’image et l’attention au texte
• Corriger le surapprentissage et les entraînements instables

Avant de commencer

• Machine Learning Foundations ou équivalent
• À l’aise avec NumPy

Programme du cours

1. D’un neurone à un réseau: Un petit réseau en PyTorch, entraîné pas à pas. Une boucle d’entraînement comprise ligne par ligne.
2. Images avec les CNN: Un classifieur d’images avec un réseau convolutif. Un modèle entraîné et son analyse d’erreurs.
3. Texte avec l’attention: Un modèle de texte avec attention. Une comparaison avec une référence simple.
4. Déboguer l’entraînement: Corrections du surapprentissage et de l’entraînement instable. Votre checklist d’entraînement.

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