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Ce cours vous guidera dans l'utilisation du dernier Framework TensorFlow 2 de Google pour créer des Réseaux de Neurones Artificiels pour le Deep Learning ! Ce cours a pour but de vous donner un guide facile à comprendre sur les complexités du Framework TensorFlow version 2.x de Google (dernière version à jour).Nous nous attacherons à comprendre les dernières mises à jour de TensorFlow et à exploiter l'API de Keras (l'API officielle de TensorFlow 2) pour construire rapidement et facilement des modèles. Dans ce cours, nous construirons des modèles pour prédire des prix futurs de maisons, classer des images médicales, prédire les données de ventes futures, générer artificiellement un nouveau texte complet et bien plus encore... !Ce cours est conçu pour équilibrer la théorie et la mise en œuvre pratique, avec des guides de code complets de type "Notebook Google Colab" et des slides et notes faciles à consulter. Il y a également de nombreux exercices pour tester vos nouvelles compétences au cours de la formation !Ce cours couvre une grande variété de sujets, notamment :Cours accéléré sur la bibliothèque Num PyCours intensif et accéléré sur l'analyse des données avec la bibliothèque Pandas Cours accéléré sur la visualisation de données Principes de base des réseaux de neurones Principes de base de TensorFlow Notions de syntaxe de KerasRéseaux de Neurones Artificiels (ANNs)Réseaux à forte densité de connexionRéseaux de Neurones Convolutifs (CNNs)Réseaux de Neurones Récurrents (RNNs)Auto EncodersRéseaux Adversatifs Générateurs (GANs)Déploiement de TensorFlow en production avec Flasket bien plus encore !Keras, une API standard conviviale pour le Deep Learning, elle sera l'API centrale de haut niveau u