Article original : Deep Learning Course – Math and Applications
Comprendre les mathématiques derrière le deep learning est important si vous souhaitez devenir compétent dans les techniques de machine learning.
Nous venons de publier un cours de 14 heures sur le deep learning sur la chaîne YouTube freeCodeCamp.org. Ce cours est spécialement conçu pour transformer les débutants en développeurs compétents dans le domaine du deep learning. Que vous cherchiez à comprendre les concepts de base ou que vous souhaitiez appliquer le deep learning à des défis réels, ce cours est fait pour vous.
Ayush Singh a développé ce cours. Il est un data scientist expérimenté et un créateur de cours populaire.
Ce que vous allez apprendre
Le cours commence par des sujets fondamentaux et avance progressivement vers des concepts plus complexes. Voici ce à quoi vous pouvez vous attendre :
Concepts fondamentaux : Commencez par les bases des vecteurs et des matrices et comprenez leurs opérations.
Techniques de Deep Learning : Apprenez les architectures et les applications du deep learning, y compris les réseaux de neurones et l'algorithme de rétropropagation.
Connaissances mathématiques : Plongez dans l'algèbre linéaire et le calcul qui sous-tendent les algorithmes de machine learning, couvrant des sujets allant des déterminants à la différentiation et à l'intégration.
Applications pratiques : Découvrez comment ces techniques s'appliquent à des problèmes réels dans divers secteurs.
Structure du cours
Le cours est structuré pour garantir un parcours d'apprentissage clair et pratique :
Bases de l'algèbre : Comprenez les vecteurs, les matrices et leurs opérations.
Concepts d'algèbre linéaire : Explorez des sujets complexes tels que les déterminants, la règle de Sarrus et le cofacteur des matrices.
Calcul : Maîtrisez les concepts essentiels du calcul qui sont cruciaux pour le deep learning.
Deep Learning et Machine Learning : Plongez au cœur du deep learning et du machine learning, apprenez comment ces technologies peuvent être appliquées pour concevoir des systèmes intelligents.
En commençant par les bases, le cours introduit les apprenants aux concepts fondamentaux des vecteurs et des matrices avant de plonger plus profondément dans des opérations comme la multiplication de matrices, les déterminants et les implications géométriques de ces concepts. Chaque section est conçue pour s'appuyer sur la précédente, garantissant une compréhension complète de la matière.
Le cours aborde également les applications pratiques du calcul dans le deep learning, couvrant des sujets clés tels que les limites, la continuité, la différentiation et l'intégration. Il fournit une solide fondation en précalcul, y compris une révision des fonctions trigonométriques, garantissant que les apprenants sont bien préparés à aborder des sujets plus complexes.
Dans les sections ultérieures, le cours introduit les principes fondamentaux du machine learning et du deep learning, explorant l'architecture des réseaux de neurones, l'importance des fonctions d'activation et l'algorithme de rétropropagation essentiel pour l'entraînement des modèles de deep learning.
Regardez le cours complet sur la chaîne YouTube freeCodeCamp.org (14 heures de visionnage).