Formation au Deep Learning avec Python (Keras / Tensorflow)

Merci pour ces informations détaillées sur le contenu de votre formation en intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique (Machine Learning). Voici un résumé des points clés que vous avez abordés :

1. Structure de base d'un réseau de neurones : Vous commencez par introduire les fondamentaux des réseaux de neurones artificiels, expliquant leur rôle dans l'apprentissage automatique et leurs applications principales comme la reconnaissance d'images, la classification de textes ou d'images, l'identification d'objets, la prédiction de données et le filtrage de données.

2. Reconnaissance d'image avec un réseau de neurones à convolution 2D : Vous expliquez le fonctionnement des réseaux de neurones à convolution, qui sont particulièrement efficaces pour traiter des données sensorielles comme les images ou les sons.

3. Traitement d'image avec un réseau de neurones profond à convolution 2D : Vous abordez le VDSR (Very Deep Super Resolution), un exemple d'algorithme de deep learning pour augmenter la résolution des images, en particulier celui qui utilise 20 couches.

4. Systèmes de recommandations et d'analyse des ressentis : Vous explorez l'utilisation de l'IA pour mesurer et analyser les ressentis des clients, en utilisant la technique d'analyse des ressentis sur des commentaires dans différentes langues, y compris le français.

5. Détection d'anomalies dans les données : Vous traitez la détection de fraudes en e-commerce en utilisant des techniques de machine learning, en particulier pour identifier des transactions suspectes effectuées avec des cartes bancaires.

6. Analyse et prédiction sur les séries temporelles : Vous concluez par une section dédiée à l'analyse et à la prédiction sur les séries temporelles, en montrant comment utiliser le machine learning pour faire des prévisions, comme celle de l'ensoleillement de Bâle, et en mettant en place un serveur dans le Cloud pour gérer le traitement nécessaire.

Cette formation semble complète et couvre une large gamme de sujets importants en IA et Machine Learning, avec une attention particulière à l'application pratique de ces technologies dans divers domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la détection de fraudes et la prévision de séries temporelles. L'utilisation d'infrastructures Cloud est également un aspect pertinent, car elle est de plus en plus essentielle pour gérer les calculs intensifs requis par les réseaux de neurones modernes.