Contenu du cours
Se former à Tensorflow 2.0
0/22
Se former à Tensorflow 2.0 #1
06:19
Comment marche un neurone (Perceptron)
14:51
La descente de gradient
07:58
Les réseaux de neurones
10:54
Coder un simple réseau de neurone
23:38
Normalisation des données
11:38
La fonction d’erreur
14:32
Jeu d’entrainement, Jeu de validation , Jeu de test
17:22
Quelle fonction d’activation utiliser ?
24:43
Utiliser et sauvegarder un modèle
06:32
Le mode Eager et le mode Graph
13:49
Entraîner un modèle
21:12
Utiliser le Subclassing
08:28
Créer des layers customisé
21:57
Reconnaître des dessins
09:23
Gérer les données avec tf.data
12:50
Créer un modèle à Convolution
32:39
Générer des poèmes de Victor Hugo
17:00
Les lots séquentiels
29:07
Le one hot encoding
12:17
Coder un réseau de neurones récurrent
17:07
Générer des poèmes aléatoires (RNN)
13:08
Formation à Tensorflow 2.0
À propos de la leçon


Participer à la discussion
Précédent
Suivant
Verified by MonsterInsights