Dans ce cours, vous allez découvrir et approfondir les différents aspects liés à l'apprentissage automatique avec Python. Nous utiliserons les librairies telles que TensorFlow, Keras, Pandas, Numpy, Scikit-Learn, ...Les travaux sont accessibles et exploitables en ligne grâce à l'utilisation des carnets Jupyter avec Google Colab. Aucune installation de logiciel spécifique sur son ordinateur n'est requise car tout le travail se fait en ligne.A chaque étape d'apprentissage de ce cours, de nouveaux modèles sont introduits. Des explications claires permettent de bien les comprendre à travers 6 thèmes d'étude :Structure de base d'un réseau de neurones Reconnaissance d'image avec un réseau de neurones à convolution 2DTraitement d'image avec un réseau de neurones profond à convolution 2DSystèmes de recommandations et d'analyse des ressentisDétection d'anomalies dans les données Analyse et prédiction sur les séries temporelles Les activités en Python expliquent clairement comment les exploiter. Des exercices sont régulièrement proposés pour consolider votre apprentissage.D'une durée totale de 19,5 heures, ce cours vous permettra d'être à l'aise avec les outils actuels du Deep Learning. Vous serez alors capable d'utiliser ces ressources pour créer vos propres projets et d'approfondir avec sérénité et en autonomie vos connaissances dans ce domaine.=== Prérequis ===Vous n'avez pas besoin d'être un spécialiste du langage Python. En effet, au fur et à mesure de votre progression, vous manierez ce langage et découvrirez les subtilités liées à son utilisation.Si vous êtes complètement débutant en Deep Learning, alors ce cours est fait pour vous. Ce cours est structuré de manière progressive pour acquérir petit à petit les bases du de
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