Formation “Deep Learning par la pratique” 2020
Copyright : fast.ai - Jeremy Howard & Sylvain Gugger - 2020
Version française adaptée du cours “Deep Learning for Coders v4 with fastai2” de @jeremyphoward et @GuggerSylvain
Prérequis :
- familiarité avec un langage de programmation (quel qu’il soit)
- mathématiques basiques de niveau lycée
Ce cours composé de 10 sessions de 2 heures ne présuppose aucune familiarité préalable avec le langage Python, les concepts du machine learning, l’algèbre linéraire :
- il s’adresse aux débutants dans le domaine
- il a pour objectif de rendre le deep learning accessible à tous les développeurs
- les vidéos et les notebooks sont traduits en français
- il s’agit d’un cours pratique : l’objectif n’est pas de donner un vernis culturel sur le sujet, mais de savoir développer des applications d’intelligence artificielle de A à Z
- le cours commence par des exemples très simples, mais donne ensuite toutes les techniques permettant de développer des modèles à l’état de l’art !
- la première vidéo indique comment initialiser un environnement de travail gratuit dans le cloud (pas d’installation à réaliser sur votre machine)
- vous y trouverez également des liens qui expliquent comment utiliser Python et Jupyter Notebook pour reproduire le résultat des leçons
- tout le contenu est l’oeuvre de Jeremy Howard et Sylvain Gugger : MERCI Jémérémy et Sylvain pour votre service à la communauté !
- le code des notebooks s’appuie sur la dernière version de la librairie fastai : fastai2 v0.0.17
Vidéos : https://www.youtube.com/playlist?list=PLyA1G387fKeY8tU-OMP2MTREeaZ5_1HjB
Notebooks : https://github.com/laurentprudhon/cours-deeplearning-2020
Cellules de code (GPLv3) et plan des sessions adaptées du livre :
Deep Learning for Coders with fastai & PyTorch de Jeremy Howard et Sylvain Gugger.
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