Quatrième étape : Apprentissage profond et réseaux de neurones
Construire une intelligence profonde, débloquer les possibilités infinies de l'IA
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Guide d'initiation à l'apprentissage profond avec PyTorch, comprenant un tutoriel complet et des projets pratiques, tout le code étant testé et validé.
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Une série de tutoriels sur l'apprentissage profond créée par 3Blue1Brown, expliquant les concepts clés tels que les réseaux de neurones, la descente de gradient, la rétropropagation et les Transformers à travers de magnifiques animations visuelles. C'est une excellente ressource pour débuter avec l'apprentissage profond.
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Une série de tutoriels vidéo sur l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux par 3Blue1Brown, expliquant en profondeur les concepts clés tels que les réseaux neuronaux, la descente de gradient et la rétropropagation à travers des visualisations uniques et accessibles.
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Un manuel de référence sur l'apprentissage profond, rédigé par les trois géants de l'apprentissage profond, couvrant un système complet de connaissances allant des fondements théoriques aux applications pratiques.
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Une série complète de tutoriels TensorFlow créée par Hvass Laboratories, comprenant 30 tutoriels couvrant des modèles linéaires de base aux techniques avancées d'apprentissage profond, avec plus de 3,87 millions de vues au total.
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Un guide des concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'IA par Sebastian Raschka, couvrant des sujets tels que l'apprentissage profond, la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, le déploiement en production et l'évaluation des modèles à travers 30 questions et réponses clés.
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Cours gratuit sur les grands modèles de langage et le traitement du langage naturel proposé par Hugging Face, couvrant une pile technologique complète comprenant les Transformers, le traitement des données, le fine-tuning de modèles, etc.
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Cours gratuit sur les modèles de diffusion proposé par Hugging Face, couvrant les bases théoriques, les applications pratiques et la formation de modèles à partir de zéro, adapté aux développeurs ayant des bases en apprentissage profond pour apprendre les techniques de génération d'images et d'audio.
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Manuel d'apprentissage profond open source combinant théorie, code et pratique, prenant en charge plusieurs implémentations de frameworks et offrant un parcours d'apprentissage complet de l'apprentissage profond, du débutant à l'avancé.
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Un manuel complet sur l'apprentissage de la représentation de graphes, couvrant la théorie et la pratique de l'intégration de nœuds, des réseaux neuronaux de graphes et des modèles de génération de graphes.
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Ressources d'apprentissage visualisées des algorithmes de grands modèles avec plus de 100 illustrations originales, expliquant systématiquement les LLM, l'apprentissage par renforcement, le fine-tuning et les techniques d'alignement.