Nos principes : * C’est pratique. Vous partirez avec une bonne compréhension des principes, une expérience avec des libraries, et des exemples de code que vous avez écrit pendant le cours.
- Pas besoin d’être fort en maths, le but est la pratique. Nous penchons sur l’intuition pour mieux comprendre rapidement la théorie.
À la fin de la semaine, vous serez capable d’attaquer des tout projet sauf les plus avancés. Plus important, vous aurez la capacité d’en apprendre plus dans les domaines précis qui vous intéressent.
INTRODUCTION * Principes de base & Rappels mathématiques * Régression linéare * Régression logistique * Machines à vecteurs de support * Réseaux de neuronnes et deep learning (apprentissage profond) * Apprentissage non-supervisé * Détection d’anomalies * Techniques pour de grands volumes de données
SUJETS AVANCES * Reconnaissances d’images * Traitement de texte * Systèmes de recommendation