Ce dépôt contient une collection de projets et exercices liés au Deep Learning. Il a pour but de développer des compétences pratiques en travaillant sur des réseaux de neurones, des techniques d'apprentissage profond, et des applications diverses de cette technologie. Chaque projet inclut des concepts mathématiques fondamentaux, permettant d'approfondir la compréhension théorique derrière les modèles.
- Exercices de base : Implémentation de réseaux neuronaux simples pour acquérir les bases.
- Projets avancés : Expérimentation avec des architectures de réseaux avancées, comme les CNN, RNN, et autres.
- Applications pratiques : Exercices appliqués sur des jeux de données réels pour développer des compétences transférables.
- Concepts mathématiques : Exploration des concepts mathématiques sous-jacents, tels que l'optimisation, les fonctions de coût, et la rétropropagation.
- Approfondir la compréhension des concepts clés en Deep Learning.
- Mettre en œuvre des architectures variées et analyser leurs performances.
- Appliquer des modèles de Deep Learning sur des cas d'usage réels.
- Renforcer les bases mathématiques nécessaires à une bonne maîtrise des modèles d'apprentissage profond.