Course · 7 chapters
Deep Learning
A decision-framework deep learning course for engineers. Choose PyTorch vs TensorFlow, judge depth vs classical ML, weigh transfer learning, and reason about CNNs. 7 chapters.
What you'll be able to do
- Choose between PyTorch and TensorFlow
- Know when deep learning beats classic ML
- Decide scratch training vs transfer learning
- Pick the right computer vision task
- Tune training hyperparameters
- Understand how CNNs see images
What's inside
- 1Frameworks de Deep Learning : PyTorch et TensorFlow
Un guide de décision sur les deux frameworks dominants de deep learning — leurs philosophies, écosystèmes et les facteurs pratiques qui devraient orienter ton choix.
- 2Construire de zéro vs Transfer Learning
La première décision stratégique après avoir choisi le deep learning : entraîner un nouveau réseau à partir de zéro ou s'appuyer sur les épaules de géants pré-entraînés.
- 3DL vs ML : quand la profondeur l'emporte
Un cadre de décision pour choisir entre le Deep Learning et le Machine Learning classique — en fonction de tes données, de ta puissance de calcul, de tes délais et de tes besoins en interprétabilité.
- 4Deep Learning : commence ici
Une orientation de 12 minutes sur le parcours Deep Learning — pourquoi il existe, ce que tu vas construire, comment les six chapitres s'articulent, et par où commencer.
- 5Types de tâches en vision
Classification d'images, détection d'objets et segmentation — choisis la bonne tâche de vision par ordinateur avant de choisir une architecture.
- 6Techniques d'entraînement pour le Deep Learning
La boîte à outils complète pour entraîner des réseaux de neurones — taille de batch, taux d'apprentissage, fonctions de perte, activations, optimiseurs, régularisation et arrêt anticipé.
- 7CNN (Réseaux de Neurones Convolutifs)
Conçois, entraîne et interprète l'architecture qui propulse la vision par ordinateur moderne — de la première convolution au déploiement en production.
Frequently asked questions
- What will I learn in this deep learning course?
- You learn how to make the key decisions behind deep learning projects: choosing between PyTorch and TensorFlow, judging when depth beats classical ML, weighing transfer learning against training from scratch, selecting the right computer vision task, reasoning about training choices like learning rates and regularization, and understanding how CNNs are structured for vision.
- Is this a hands-on coding course or a conceptual one?
- It is a decision-framework course. The chapters focus on the trade-offs and reasoning behind framework choice, model strategy, vision tasks, and training, rather than walking through step-by-step coding labs. It assumes you can already write code on your own.
- Who is this deep learning path for?
- It is built for engineers and ML practitioners who want a clear mental model for deep learning decisions. It is part of the AI for Engineers track and assumes you are comfortable writing code and familiar with machine learning basics.
- How long is the course and is there a certificate?
- The path runs about 2.3 hours across 7 chapters, beginning with a short Start Here orientation chapter. When you finish the path you earn a certificate of completion you can share.
- Is this course free?
- No, this is a paid path available with an AI Academy by Anthropos subscription.
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