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Apprendre Hugging Face – Ép. 8 | Question Answering (Q\&A) avec Transformers
Apprendre Hugging Face – Ép. 10 | Seq2Seq : traduction & résumé avec Transformers
Apprendre Hugging Face – Ép. 9 | Génération de texte avec GPT et Transformers
Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 35 : Architecture U-Net pour la Segmentation d’Images
Apprendre Hugging Face – Ép. 7 | Token Classification (NER) avec Transformers
Apprendre Hugging Face – Ép. 6 | Classification de séquences avec Transformers
Apprendre Hugging Face – Ép. 5 | Entraîner vos modèles facilement avec Trainer
Apprendre Hugging Face – Ép. 4 | Datasets : charger, manipuler & publier sur le Hub
Apprendre Hugging Face – Ép. 3 | Comprendre et utiliser les modèles pré-entraînés
Apprendre Hugging Face – Ép. 2 | Fonctionnement interne & Tokenizer pour LLM
Apprendre Hugging Face pas à pas – Épisode 1 | Introduction à Hugging Face + Installation*
Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 34 : Transfer Learning avec un Vision Transformer Préentraîné
Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 33 : Vision Transformer (ViT) pour la Classification d’Images
Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 32 : Transformer pour la Classification de Séries Temporelles
Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 29 : Multi-Head Attention & Masked Attention
Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 31 : Architecture Complète du Transformer
Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 30 : Add & Norm, Feed Forward, Encoder & Decoder
Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 28 : Prédiction de Séries Temporelles (Forecasting)
Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 27 : Classification de Séries Temporelles
Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 26 : LSTM Cells & Mémoire Long Terme
Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 25 : Comprendre les RNN Cells
Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 24 : Introduction au Sequence-to-Sequence Modeling
Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 22 : Transfer Learning avec ResNet, EfficientNet & DenseNet
Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 23 : Linear Probing & Transfer Partiel
Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 21 : CNN pour MNIST – Comparaison avec MLP
Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 20 : Pooling, MaxPooling & AveragePooling
Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 19 : Convolutions, Transposed Conv, Stride & Padding
Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 18 : Feature Extraction, Classification & t-SNE