📄️ Introduction
Dans la première séance, nous avons posé les fondations du Machine Learning et découvert le Perceptron. Nous avons également mis en place notre environnement de développement. Il est maintenant temps de passer à la vitesse supérieure et d'explorer TensorFlow, l'un des frameworks de Deep Learning les plus populaires et les plus puissants.
📄️ Introduction à TensorFlow
Dans cette première partie, nous allons plonger au cœur de TensorFlow. Nous allons découvrir ce qui le distingue des autres librairies Python, comment il fonctionne, et quels sont ses concepts fondamentaux.
📄️ Premiers Modèles avec TensorFlow
Maintenant que nous avons les bases de TensorFlow (tenseurs, variables, opérations, graphe de calcul), nous allons construire notre premier modèle : une régression linéaire simple.
📄️ Introduction à Keras
Jusqu'à présent, nous avons utilisé TensorFlow "de base", en manipulant directement les tenseurs, les variables et les opérations. Bien que cela soit instructif pour comprendre les concepts fondamentaux, cela peut devenir fastidieux pour construire des modèles plus complexes.