Comprendre la boucle d’entraînement en Deep Learning avec Python —9/11

code sur : https://github.com/mousseta/deeplearn... J’ai mis en ligne sur YouTube un cours complet pour comprendre simplement les bases de l’intelligence artificielle, du deep learning et des réseaux de neurones. L’objectif est de donner des bases solides pour comprendre comment fonctionne l’IA, au-delà de simples outils comme ChatGPT ou Gemini. Le cours est très pratique : on ne reste pas seulement dans la théorie, on code étape par étape en Python. On part d’un exemple simple de détection d’emails spam / non-spam, puis on construit progressivement les notions essentielles : transformation des données en nombres, neurone artificiel, sigmoid, loss, gradient, learning rate, boucle d’entraînement, Keras et PyTorch. Les notions mathématiques sont vulgarisées et expliquées simplement, sans formules inutiles au départ, afin de comprendre le raisonnement avant d’aller plus loin. Ce cours peut être utile : aux profils DevOps qui souhaitent comprendre les bases du MLOps ; aux spécialistes cybersécurité qui veulent mieux comprendre les applications d’IA à sécuriser ; aux concepteurs développeurs qui souhaitent apprendre à créer leurs premiers modèles d’IA ; à toute personne qui veut acquérir des bases solides en IA. 🎥 Playlist YouTube du cours :    • Comprendre l’IA simplement — Réseaux de ne...   📁 Notebook et code source : https://github.com/mousseta/deeplearning Dans cette vidéo, nous allons comprendre le cœur de l’apprentissage en Deep Learning : la boucle d’entraînement. À partir d’un exemple simple en Python, nous allons voir comment un mini-neurone apprend progressivement à améliorer ses prédictions. Nous verrons notamment : comment parcourir les données d’entraînement ; comment calculer une prédiction ; comment mesurer l’erreur avec une fonction de perte ; comment estimer les gradients ; comment mettre à jour les poids et le biais ; comment répéter l’apprentissage sur plusieurs epochs ; comment afficher la loss pour suivre la progression du modèle. L’objectif n’est pas seulement d’exécuter du code, mais de comprendre ce qui se passe réellement pendant l’entraînement d’un modèle. Cette vidéo est idéale pour les débutants qui souhaitent comprendre les bases du Deep Learning avant de passer à PyTorch, TensorFlow, aux réseaux de neurones plus avancés et au MLOps. Mes formations : https://www.devopsformation.fr Alphorm : https://www.alphorm.com/tutoriel/form... Alphorm: https://www.alphorm.com/tutoriel/form... Udemy: https://www.udemy.com/course/docker-p...