Dans ce module, vous découvrirez l'algorithme de Descente de gradient et la manière dont les variables sont optimisées par rapport à une fonction définie. Vous apprendrez également ce qu'est la rétropropagation et comment les réseaux de neurones apprennent et mettent à jour leurs poids et leurs biais. En outre, vous découvrirez le problème du gradient de fuite et la manière dont les fonctions d'activation sont utilisées dans les réseaux neurones artificiels.

Dans ce module, vous découvrirez les différentes bibliothèques de Deep learning : Keras, PyTorch et TensorFlow. Vous apprendrez également à construire des modèles de régression et de classification à l'aide de la bibliothèque Keras.

Dans ce module, vous apprendrez la différence entre les réseaux neuronaux superficiels et profonds. Vous apprendrez également à connaître les réseaux convolutifs et à les construire à l'aide de la bibliothèque Keras. Enfin, vous découvrirez également les réseaux neurones récurrents (RNN) et les autoencodeurs.

Dans ce module, vous conclurez le cours en travaillant sur un travail final où vous classerez les dommages des avions en utilisant un modèle VGG16 pré-entraîné et générerez des légendes en utilisant un modèle Transformeur génératif pré-entraîné.