Dans ce module, vous apprendrez des logiciels essentiels pour l'apprentissage automatique et il couvre des sujets tels que What is Machine Learning? ; Machine Learning Basics ; Installation d'Anaconda ; Atom et Plugins.

Dans ce module, vous allez apprendre les bases de Python, et il couvre des sujets tels que les variables en Python, les fonctions Python, les conditionnalités et les boucles, les tableaux Python et les Tuples, les modules en Python.

Dans ce module, vous allez apprendre la modélisation de la classification et elle couvre des sujets tels que l'installation de SciKit-Learn; le jeu de données Iris Flower ; les fonctions de jeu de données et les étiquettes ; la préparation des données ; la formation d'un discriminant ; le test de la précision des prévisions ; la construction d'un discriminant.

Dans ce module, vous allez apprendre des réseaux neuronaux convolutionnels et il couvre des sujets tels que l'installation de Keras et de PIP ; la préparation de l'ensemble de données ; l'utilisation de séquences ; le processus séquentiel ; la formation des données ; le modèle ML de base.

Dans ce module, vous allez apprendre à construire l'application et elle couvre des sujets tels que Création de l'interface, Dessin à l'écran, Importation de base ML, Utilisation de ML de base, Affichage des résultats de prévision.

Dans ce module, vous allez apprendre les bases de Core ML et il couvre des sujets tels que Core ML Photo Analysis ; New Xcode Project ; Building the ImageVC; ImageCell and Subclass ; Food Items Helper File ; Custom Grid ; Importation de modèle ML Core ; Passing In Images ; Handling Prediction Results.NOTE: Le dernier sujet vidéo est un défi d'apprentissage pour développer une nouvelle fonction pour l'application.