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Reconnaître des dessins - Se former à Tensorflow 2.0 #15
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Classroom Contents
Formation Tensorflow 2.0
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- 1 Se former à Tensorflow 2.0 #1
- 2 Comment marche un neurone (Perceptron) - Se former à Tensorflow 2.0 #2
- 3 La descente de gradient - Se former à Tensorflow 2.0 #3
- 4 Les réseaux de neurones - Se former à Tensorflow 2.0 #4
- 5 Coder un simple réseau de neurone - Se former à Tensorflow 2.0 #5
- 6 Normalisation des données - Se former à Tensorflow 2.0 #6
- 7 La fonction d’erreur - Se former à Tensorflow 2.0 #7
- 8 Jeu d’entrainement, Jeu de validation , Jeu de test - Se former à Tensorflow 2.0 #8
- 9 Quelle fonction d’activation utiliser ? - Se former à Tensorflow 2.0 #9
- 10 Utiliser et sauvegarder un modèle - Se former à Tensorflow 2.0 #10
- 11 Le mode Eager et le mode Graph - Se former à Tensorflow 2.0 #11
- 12 Entraîner un modèle - Se former à Tensorflow 2.0 #12
- 13 Utiliser le Subclassing - Se former à Tensorflow 2.0 #13
- 14 Créer des layers customisé - Se former à Tensorflow 2.0 #14
- 15 Reconnaître des dessins - Se former à Tensorflow 2.0 #15
- 16 Gérer les données avec tf.data - Se former à Tensorflow 2.0 #16
- 17 Créer un modèle à Convolution - Se former à Tensorflow 2.0 #17
- 18 Générer des poèmes de Victor Hugo - Se former à Tensorflow 2.0 #18
- 19 Les lots séquentiels - Se former à Tensorflow 2.0 #19
- 20 Le one hot encoding - Se former à Tensorflow 2.0 #20
- 21 Coder un réseau de neurones récurrent - Se former à Tensorflow 2.0 #21
- 22 Générer des poèmes aléatoires (RNN) - Se former à Tensorflow 2.0 #22
