Dans ce module, nous vous présenterons TensorFlow, un cadre puissant pour la construction et l'entraînement de modèles de Deep learning. Vous apprendrez à mettre en œuvre TensorFlow dans des applications pratiques, en vous concentrant sur un exemple de classification de texte à l'aide de RNN. En outre, nous comparerons TensorFlow avec d'autres frameworks d'apprentissage profond populaires pour mettre en évidence ses forces et ses caractéristiques uniques.

Dans ce module, nous vous guiderons dans votre premier projet : la création d'un écrivain de livres à l'aide de RNN. Vous apprendrez à cartographier les données, à préparer l'architecture RNN et à entraîner le modèle à l'aide de TensorFlow. À la fin, vous serez en mesure de générer un texte cohérent et de réaliser une activité pour construire un générateur de texte au niveau des mots.

Dans ce module, nous allons nous attaquer au projet de prédiction du cours des actions. Vous apprendrez à définir le problème, à créer et préparer un jeu de données, et à entraîner un modèle RNN. Grâce à des exercices pratiques, vous acquerrez de l'expérience dans l'évaluation des performances du modèle et dans l'implémentation d'un Réseau de neurones artificiels pour la prédiction des cours boursiers.

Dans ce module, nous vous fournirons des lectures et des ressources supplémentaires pour étendre vos connaissances au-delà du cours. Vous aurez accès à des documents curatifs qui soutiendront votre apprentissage continu et votre maîtrise des Réseaux neurones récurrents (RNN) et de leurs applications.