Comprendre la structure et les concepts fondamentaux de TensorFlow, y compris les tenseurs, les graphiques de calcul et les sessions.

Construire, entraîner et évaluer des réseaux neuronaux avec TensorFlow pour des tâches de régression et de classification.

Concevoir des modèles pour la classification d'images en utilisant des réseaux neuronaux convolutionnels (CNN).

Appliquer TensorFlow aux problèmes de NLP, y compris la tokenisation, l'embedding et les modèles séquentiels.

Utiliser des modèles d'apprentissage profond pour prédire les valeurs futures à partir de données séquentielles (séries temporelles).