Formation en langue française, alterne cours et travaux pratiques, prévue pour être suivie dans l'ordre, conçue pour initier au Deep Learning des chercheurs, ingénieurs d'études et développeurs, sans connaissance préalable du domaine.

Ce projet est un projet de deep learning implémenté en Python. Il consiste en un notebook contenant un modèle de deep learning et des algorithmes. Le projet est structuré en plusieurs répertoires : le notebook principal, un répertoire contenant le jeu de données utilisé pour l'entraînement et les tests, un répertoire contenant les résultats d'évaluation et les métriques de performance, et un répertoire contenant l'application web.

This project provides an introduction to deep learning concepts, with a focus on neural networks and machine learning algorithms. It aims to help users understand the fundamentals of these technologies and explore their potential applications.

Ce projet utilise des réseaux de neurones pour détecter des vulnérabilités XSS dans du code JavaScript, en représentant le code source sous forme de vecteurs à l'aide d'une représentation basée sur des arbres abstraits hachés.

Formation en machine learning pour l'initiation de chefs de projets sans connaissances préalables dans le domaine. Elle couvre des notions telles que la manipulation et la description des données, les algorithmes de machine learning, l'évaluation et la sélection de modèles, ainsi que l'introduction au deep learning. Les supports de cours et les codes sources des travaux pratiques sont partagés en open-source.

Ce projet est une série de cours sur l'apprentissage automatique, basée sur le livre Deep Learning. Les cours couvrent des sujets tels que la régression linéaire, la régularisation, la réduction de dimensionnalité, le kernel trick et les réseaux de neurones. Les étudiants travaillent sur des jeux de données réels et implémentent des algorithmes d'apprentissage automatique à l'aide de Tensorflow et Scikit-learn.

Ce dépôt contient une formation complète sur le deep learning, couvrant des sujets tels que l'analyse de données, la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique. Il utilise des outils tels que TensorFlow, Scikit-Learn, Pandas et NumPy pour fournir une compréhension approfondie de ces concepts.

Le logiciel Deepfaune est un outil développé par le CNRS-INEE permettant la reconnaissance automatique d'espèces animales dans des images de pièges photographiques. Il est basé sur des algorithmes de deep learning et permet de faciliter le suivi et la surveillance de la faune sauvage, ainsi que d'aider les chercheurs en écologie et en biologie de la conservation dans leur travail.

Deep Finder est un outil d'analyse d'images développé pour aider les scientifiques à identifier et à classer des structures protéiques dans des données de microscopie cryo-électronique. Il est basé sur des algorithmes de deep learning et offre une interface graphique conviviale pour faciliter son utilisation. Deep Finder a été testé avec succès sur des données de tomographie cryo-électronique et a démontré une grande précision dans la détection et la segmentation de structures cellulaires.

This project provides resources and links for machine learning and deep learning courses, including blogs, videos, and competitions. It aims to help learners access quality materials and engage in AI exploration.