Tu as toujours voulu construire ton propre réseau neuronal, mais tu ne savais pas par où commencer ? Le cours «Neural Networks: Zero to Hero“ d’Andrej Karpathy t’y aidera.
Dans ce cours, tu apprendras tout ce dont tu as besoin pour comprendre les réseaux neuronaux modernes et les implémenter toi-même. Andrej Karpathy te guide des bases aux concepts avancés – et ce de manière très pratique.
Ce que l’on apprend
la backpropagation et les processus de formation : Tu comprendras les bases et les appliqueras toi-même. Modélisation du langage : construis ton propre modèle bigramme et étends-le à un modèle de transformation tel que GPT. Perceptrons multicouches (MLP) : apprends à implémenter et à optimiser un MLP. Fonctions d’activation et normalisation par lots : découvre des techniques avancées pour améliorer tes modèles. Backpropagation manuelle : exécute la backpropagation manuellement, étape par étape, et acquiert des connaissances plus approfondies. WaveNet : développe des réseaux plus profonds avec des structures arborescentes. Modèle GPT : Construis ton propre transformateur génératif pré-entraîné. Tokenizer : crée un tokenizer pour la traduction entre les chaînes et les tokens.
Andrej Karpathy, un expert de premier plan dans le domaine du deep learning, ne se contente pas de t’enseigner les connaissances, il te montre également comment les mettre en pratique. Grâce à des explications détaillées et des exemples pratiques, tu pourras rapidement progresser et créer ton propre réseau neuronal.
Des connaissances de base en mathématiques et des connaissances en programmation Python sont requises.
