Le Deep Learning de A à Z

Le domaine de l'intelligence artificielle est en pleine croissance. Entre les voitures autonomes qui ont déjà roulé des millions de kilomètres, IBM Watson qui produit de meilleurs diagnostics que des armées de médecins, ou le robot Alpha Go de l'équipe Deepmind de Google qui bat le champion du monde de Go, il n'y a plus de doute sur l'explosion de ce nouveau domaine. Mais plus le domaine de l'IA progresse, plus les problèmes qu'on cherche à résoudre sont compliqués. Seul le Deep Learning peut résoudre des problèmes aussi complexes, ce qui explique pourquoi on le retrouve au cœur des recherches en intelligence artificielle. --- Pourquoi Deep Learning de A à Z ? --- Il y a cinq raisons qui font que le cours Deep Learning de A à Z est différent et sort du lot en comparaison des autres cours qu'on peut trouver ici et là : 1. STRUCTURE ROBUSTE La chose la plus importante sur laquelle nous nous sommes concentrés est de donner au cours une structure robuste. Le Deep Learning est un domaine très large et complexe, ce qui le rend difficile à approcher. C'est pourquoi nous avons regroupés les leçons en deux grosses parties, représentant les deux branches fondamentales du Deep Learning : Le Deep Learning supervisé et le Deep Learning non supervisé. Ensuite, chaque partie est divisée en trois algorithmes distincts. Nous avons déterminé qu'il s'agissait de la meilleure structure pour apprendre le Deep Learning. 2. LEÇONS INTUITIVES La plupart des cours et livres commencent directement par la théorie, puis des maths, puis du code... Sauf qu'ils oublient d'expliquer ce qui est peut-être le plus important : pourquoi vous faites ce que vous faites. Pas dans Deep Learning de A à Z. On se focalise d'abord sur l'intuition des concepts derrières les algorithmes. Grâce à ces leçons intuitives, vous arriverez beaucoup plus facileme