Dans ce module, nous allons nous plonger dans les autoencodeurs, en couvrant à la fois les aspects théoriques et les implémentations pratiques. Vous acquerrez une solide compréhension du fonctionnement des autoencodeurs, de leurs applications, et obtiendrez une expérience pratique du codage de ces modèles.

Dans ce module, nous couvrirons l'essentiel des réseaux antagonistes génératifs, y compris un aperçu de leurs principes et des implémentations de codage. Vous apprendrez à développer un modèle de Réseau antagoniste génératif (GAN) et vous vous engagerez dans des exercices qui vous mettront au défi d'appliquer ces techniques à des tâches spécifiques.

Dans ce module, nous allons explorer les réseaux de neurones graphiques, en commençant par les bases et en passant par des implémentations de codage. Vous apprendrez à préparer des données, à entraîner des modèles et à évaluer leurs performances, le tout dans le contexte des GNN.

Dans ce module, nous allons nous plonger dans les transformateurs, en commençant par les concepts fondamentaux et en nous concentrant ensuite sur leur application aux tâches de vision. Vous acquerrez une expérience pratique dans l'implémentation et l'entraînement d'un transformateur de vision sur un ensemble de données personnalisé.

Dans ce module, nous vous présenterons PyTorch Lightning, un cadre puissant pour le développement de modèles PyTorch. Vous apprendrez les bases, mettrez en œuvre des modèles et explorerez des techniques telles que l'Arrêt prématuré pour optimiser vos processus de formation.

Dans ce module, nous allons couvrir l'apprentissage supervisé, en commençant par les concepts fondamentaux et en progressant vers des implémentations pratiques. Vous apprendrez à connaître les modèles de référence supervisés, à mettre en place des ensembles de données et à développer des modèles qui utilisent efficacement les données étiquetées et non étiquetées.

Dans ce module, nous explorerons le vaste domaine du traitement du langage naturel (NLP), des concepts fondamentaux aux implémentations pratiques de codage. Vous apprendrez à travailler avec les enchâssements de mots, l'analyse des sentiments, les modèles pré-entraînés, et des sujets avancés comme la classification zéro coup et les bases de données vectorielles.

Dans ce module, nous couvrirons une série de sujets divers dans l'apprentissage automatique, y compris des architectures comme ResNet et Inception, et des concepts tels que les machines d'apprentissage automatique (Extreme Learning Machines). Chaque sujet comprendra à la fois une compréhension théorique et des exercices pratiques de codage.

Dans ce module, nous nous concentrerons sur les techniques de débogage de modèles, en particulier l'utilisation de crochets. Vous apprendrez les aspects théoriques et obtiendrez une expérience pratique de la mise en œuvre des crochets pour dépanner et optimiser vos modèles.

Dans ce module, nous allons explorer les éléments essentiels du déploiement de modèles, en couvrant à la fois les stratégies sur site et celles basées sur le cloud. Vous apprendrez à déployer des modèles à l'aide de Flask, à consommer des données à partir d'API et à utiliser Google Cloud pour déployer des poids de modèle et des API REST.

Dans ce module, nous conclurons le cours en résumant les concepts et techniques clés abordés tout au long du cours. En outre, nous fournirons des ressources et des recommandations pour un apprentissage plus approfondi afin de vous aider à poursuivre votre voyage dans les techniques et les applications avancées de PyTorch.