Data Science et Réseau Neuronal

• Concepts Fondamentaux de la Data Science :
  • Définition et importance de la data science.
  • Cycle de vie des projets en data science.
  • Outils et technologies couramment utilisés (Python, R, Jupyter Notebook).
• Collecte et Préparation des Données :
  • Techniques de collecte de données.
  • Nettoyage et prétraitement des données.
  • Analyse exploratoire des données (EDA).
• Statistiques et Probabilités pour la Data Science :
  • Concepts de base en statistiques descriptives et inférentielles.
  • Théorie des probabilités et distributions statistiques.

• Apprentissage Supervisé :
  • Régression linéaire et logistique.
  • Algorithmes de classification (KNN, SVM, Arbres de décision).
  • Évaluation des modèles (validation croisée, métriques de performance).
• Apprentissage Non Supervisé :
  • Techniques de clustering (K-means, DBSCAN).
  • Réduction de dimensionnalité (PCA, t-SNE).
  • Analyse des composantes principales et regroupements.
• Apprentissage Semi-supervisé et Renforcement :
  • Concepts de l'apprentissage semi-supervisé.
  • Introduction à l'apprentissage par renforcement.

• Introduction aux Réseaux Neuronaux :
  • Concepts de base des réseaux neuronaux.
  • Architecture d'un réseau neuronal (neurones, couches, activation).
  • Rétropropagation et optimisation des paramètres.
• Réseaux Neuronaux Convolutifs (CNN) :
  • Structure et applications des CNN.
  • Techniques de convolution et pooling.
  • Applications dans la vision par ordinateur.
• Réseaux Neuronaux Réccurents (RNN) :
  • Concepts et architectures des RNN.
  • LSTM et GRU pour le traitement des séquences.
  • Applications dans le traitement du langage naturel (NLP).
• Frameworks et Bibliothèques d'Apprentissage Profond :
  • Utilisation de TensorFlow et Keras pour la construction de modèles.
  • Introduction à PyTorch et ses fonctionnalités.
  • Mise en œuvre de projets d'apprentissage profond.

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