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       <p style="text-align: center;">FR</p>
-        <p><b>Les cours, entièrement gratuits et disponibles en ligne, que j'ai traduit en français :</b><br><b>•</b> Le <a href="https://lbourdois.github.io/cours-dl-nyu/">Cours d’apprentissage profond de la NYU de Yann Le Cun et Alfredo Canziani</a><br>Le contenu est structuré en 19 unités, avec 33 vidéos 🎥 de cours (cours magistraux et travaux dirigés) d’une durée totale d’environ 45H, 74 pages web 🌐 résumant les vidéos via les notes prises par les étudiants pendant le cours, et 16 notebooks Jupyter 📓 (en PyTorch) utilisés lors des TD.<br><b>•</b> Le <a href="https://huggingface.co/learn/nlp-course/fr/">Cours de traitement automatique du langage (NLP) de Hugging Face 🤗</a><br>Le contenu est structuré en 10 chapitres comprenant un total de 76 vidéos 🎥 d'une durée totale d'environ 5H, de 78 pages web 🌐 et 61 notebooks Jupyter 📓  (en PyTorch et Tensorflow).<br><b>•</b> Le <a href="https://huggingface.co/learn/audio-course/fr/">Cours d’audio de Hugging Face 🤗</a><br>Le contenu est structuré en 8 unités réparties sur 46 pages web 🌐.<br><b>•</b> Le <a href="https://github.com/huggingface/diffusion-models-class/tree/main/units/fr">Cours de modèles de diffusion de Hugging Face 🤗</a><br>Le contenu est structuré en 4 chapitres réparties sur 17 pages web 🌐 et 8 notebooks Jupyter 📓 (en PyTorch).</p>
+        <p><b>Les cours, entièrement gratuits et disponibles en ligne, que j'ai traduit en français :</b><br><b>•</b> Le <a href="https://lbourdois.github.io/cours-dl-nyu/">Cours d’apprentissage profond de la NYU de Yann Le Cun et Alfredo Canziani</a><br>Le contenu est structuré en 19 unités, avec 33 vidéos 🎥 de cours (cours magistraux et travaux dirigés) d’une durée totale d’environ 45H, 74 pages web 🌐 résumant les vidéos via les notes prises par les étudiants pendant le cours, et 16 notebooks Jupyter 📓 (en PyTorch) utilisés lors des TD.<br><b>•</b> Le <a href="https://huggingface.co/learn/nlp-course/fr/">Cours de traitement automatique du langage (NLP) de Hugging Face 🤗</a><br>Le contenu est structuré en 10 chapitres comprenant un total de 76 vidéos 🎥 d'une durée totale d'environ 5H, de 78 pages web 🌐 et 61 notebooks Jupyter 📓  (en PyTorch et Tensorflow).<br><b>•</b> Le <a href="https://huggingface.co/learn/audio-course/fr/">Cours d’audio de Hugging Face 🤗</a><br>Le contenu est structuré en 8 unités réparties sur 46 pages web 🌐.<br><b>•</b> Le <a href="https://github.com/huggingface/diffusion-models-class/tree/main/units/fr">Cours de modèles de diffusion de Hugging Face 🤗</a><br>Le contenu est structuré en 4 chapitres portant sur 17 pages web 🌐 et 8 notebooks Jupyter 📓 (en PyTorch).</p>
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