Deep Learning

• Introduction au Deep Learning : Concepts clés, architecture des réseaux neuronaux profonds.
• Frameworks de Deep Learning : Utilisation de TensorFlow et PyTorch pour la construction de modèles.

• Prétraitement des Données : Techniques pour nettoyer, normaliser et transformer les données pour le Deep Learning.
• Visualisation des Données : Utilisation de techniques de visualisation pour comprendre les données.

• Architectures de Réseaux Neuronaux : Étude approfondie des CNN (Convolutional Neural Networks), RNN (Recurrent Neural Networks) et architectures avancées.
• Entraînement et Optimisation des Modèles : Techniques pour entraîner et optimiser les modèles Deep Learning.

• Applications Pratiques du Deep Learning : Utilisation dans la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, etc.
• Déploiement de Modèles : Techniques pour déployer des modèles Deep Learning dans des environnements de production.
• Éthique et Sécurité en Deep Learning : Considérations éthiques et meilleures pratiques en matière de sécurité des données.

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