Formation “Deep Learning par la pratique” 2020

Copyright : fast.ai - Jeremy Howard & Sylvain Gugger - 2020

Version française adaptée du cours “Deep Learning for Coders v4 with fastai2” de @jeremyphoward et @GuggerSylvain

Prérequis :

  • familiarité avec un langage de programmation (quel qu’il soit)
  • mathématiques basiques de niveau lycée

Ce cours composé de 10 sessions de 2 heures ne présuppose aucune familiarité préalable avec le langage Python, les concepts du machine learning, l’algèbre linéraire :

  • il s’adresse aux débutants dans le domaine
  • il a pour objectif de rendre le deep learning accessible à tous les développeurs
  • les vidéos et les notebooks sont traduits en français
  • il s’agit d’un cours pratique : l’objectif n’est pas de donner un vernis culturel sur le sujet, mais de savoir développer des applications d’intelligence artificielle de A à Z
  • le cours commence par des exemples très simples, mais donne ensuite toutes les techniques permettant de développer des modèles à l’état de l’art !
  • la première vidéo indique comment initialiser un environnement de travail gratuit dans le cloud (pas d’installation à réaliser sur votre machine)
  • vous y trouverez également des liens qui expliquent comment utiliser Python et Jupyter Notebook pour reproduire le résultat des leçons
  • tout le contenu est l’oeuvre de Jeremy Howard et Sylvain Gugger : MERCI Jémérémy et Sylvain pour votre service à la communauté !
  • le code des notebooks s’appuie sur la dernière version de la librairie fastai : fastai2 v0.0.17

Vidéos : https://www.youtube.com/playlist?list=PLyA1G387fKeY8tU-OMP2MTREeaZ5_1HjB

Notebooks : https://github.com/laurentprudhon/cours-deeplearning-2020

Cellules de code (GPLv3) et plan des sessions adaptées du livre :

Deep Learning for Coders with fastai & PyTorch de Jeremy Howard et Sylvain Gugger.

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