![]() | Comprendre l'intérêt du machine learning. |
![]() | Connaître les différentes approches du machine learning. |
![]() | Identifier les principaux types de tâches pour le machine Learning et sa mise en pratique. |
![]() | Appréhender les concepts fondamentaux de la data science et du machine learning. |
![]() | Étudier les fonctionnalités d’entraînement et de déploiement de modèles dans Azure Machine Learning Studio. |
![]() | Développer des modèles avec les notebooks Jupyter. |
![]() | Automatiser les processus de développement de modèles avec la fonctionnalité AutoML. |
![]() | Définir les concepts de base des réseaux de neurones. |
![]() | Connaître la structure des neurones artificiels. |
![]() | Identifier les réseaux de neurones de type Deep Learning. |
![]() | Identifier différents les réseaux de neurones de type perceptrons multicouches. |
![]() | Connaître différentes architectures de réseaux de neurones. |
![]() | Comprendre l'utilisation des réseaux de neurones. |
![]() | Connaître différentes architectures et la notion d’algorithme de rétropropagation. |
![]() | Installer et identifier l'usage de TensorFlow. |
![]() | Connaître des exemples de réseaux de neurones basés sur la version de Keras intégrée à TensorFlow. |