Certificat Professionnel Développeur TensorFlow

Paradigme de programmation Machine Learning avec TensorFlow et passage du code traditionnel aux réseaux de neurones. Construction des premiers réseaux de neurones avec TensorFlow pour comprendre l'architecture de base. Computer Vision avec Fashion MNIST pour classification d'images de vêtements (10 classes). Réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour extraction automatique de features. Convolutions et Pooling pour réduction dimensionnelle et invariance spatiale. Utilisation d'images du monde réel avec preprocessing et augmentation. API tf.data pour gestion efficace des données et pipelines performants. Projets pratiques : Classificateur Hello World pour démarrage rapide, Fashion MNIST classifier pour reconnaissance de vêtements avec métriques de performance, Cats vs Dogs classifier pour classification binaire sur images réelles avec data augmentation.

Travail avec datasets plus larges et complexes nécessitant des techniques avancées de preprocessing. Data Augmentation avec Layers API de TensorFlow pour générer des variations d'images (rotation, zoom, flip) et améliorer la généralisation. Transfer Learning avec architectures pré-entraînées comme Inception pour exploiter les connaissances apprises sur ImageNet. Classification multi-classes pour problèmes à plus de deux catégories avec softmax et categorical crossentropy. Techniques anti-overfitting incluant Dropout pour régularisation et Regularization (L1, L2) pour pénaliser les poids élevés. Optimisation d'hyperparamètres (learning rate, batch size, architecture) pour maximiser la performance. Projets pratiques : Cats vs Dogs avec Data Augmentation pour robustesse, Horses vs Humans classifier pour distinguer espèces, Rock Paper Scissors classifier pour gestes de main, classification multi-classes avancée avec évaluation détaillée par classe.

Encodages basés sur les mots pour transformer le texte en représentations numériques exploitables par les réseaux de neurones. Tokenization pour découper le texte en tokens et padding de séquences pour uniformiser les longueurs d'entrée. Word Embeddings pour capturer la sémantique des mots dans un espace vectoriel dense, appliqués sur IMDB reviews et Sarcasm Detection. Modèles de séquences incluant LSTM (Long Short-Term Memory) et GRU (Gated Recurrent Units) pour capturer les dépendances temporelles longues. Architectures RNN avancées avec bidirectionnalité et stacking pour améliorer la compréhension contextuelle. Génération de texte et poésie automatique par modélisation du langage character-level ou word-level. Projets pratiques : Analyse de sentiments sur IMDB reviews pour classification binaire positif/négatif, détecteur de sarcasme pour comprendre l'ironie textuelle, générateur de texte pour continuation automatique, générateur de poésie automatique avec style Shakespeare.

Patterns et tendances dans les séries temporelles pour comprendre la structure temporelle des données (trend, seasonality, cyclicality). Deep Neural Networks pour time series comme alternative aux méthodes statistiques classiques (ARIMA). Réseaux récurrents (RNN) pour prévisions en capturant les dépendances séquentielles des données temporelles. LSTM et Bi-directional LSTM pour modéliser les dépendances à long terme dans les deux directions temporelles. Modèles CNN pour séries temporelles exploitant les convolutions 1D pour détecter les patterns locaux. Prévisions réelles appliquées sur sunspots (taches solaires) et données météorologiques pour validation sur données authentiques. Projets pratiques : Prévisions synthétiques sur données générées pour comprendre les fondamentaux, modèles LSTM pour séries temporelles avec évaluation MAE/RMSE, modèles CNN pour time series comparant performance avec RNN, prévision de taches solaires (Sunspot prediction) sur données historiques réelles, Bi-directional LSTM avancé pour capturer contexte passé et futur.