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Cours en Deep learning

Les cours en Deep learning peuvent vous aider à comprendre comment fonctionnent les réseaux de neurones profonds, de la structure des modèles à leur entraînement. Vous pouvez développer des compétences en préparation des données, optimisation, évaluation et expérimentation. De nombreux cours utilisent des frameworks courants pour tester différents types de modèles.

Cours et certificats populaires en Deep learning


  • D

    DeepLearning.AI

    Traitement du langage naturel dans TensorFlow

    Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Traitement des données, IA générative, Apprentissage automatique, Modèle de formation, Traitement du langage naturel, Exploration de texte, Emboîtements, Prétraitement des données, Tensorflow, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage automatique appliqué, Prétraitement de données

    ★ 4.6 (6,5 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • D

    DeepLearning.AI

    Algorithmes d'apprentissage avancés

    Compétences que vous acquerrez: Évaluation du modèle, L'IA responsable, Algorithme de la forêt aléatoire, Apprentissage automatique, Modèle de formation, Apprentissage par transfert, Algorithmes d'apprentissage automatique, Analyse de régression, Régression logistique, Éthique des données, Apprentissage profond, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage supervisé, Tensorflow, Apprentissage par arbre de décision, Optimisation du modèle, Algorithmes de classification, Apprentissage automatique appliqué, IA responsable

    ★ 4.9 (8,7 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • D

    DeepLearning.AI

    Introduction à TensorFlow pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond

    Compétences que vous acquerrez: Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Évaluation du modèle, Analyse d'images, Apprentissage automatique, Modèle de formation, Intelligence artificielle, Réseaux neuronaux convolutifs, Vision par ordinateur, Apprentissage profond, Réseaux neuronaux artificiels, Prétraitement des données, Apprentissage automatique appliqué, Tensorflow, Prétraitement de données

    ★ 4.8 (20 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • I

    Imperial College London

    Apprentissage profond probabiliste avec TensorFlow 2

    Compétences que vous acquerrez: IA générative, Analyse d'images, Architectures de modèles génératifs, Distribution de probabilité, Statistiques bayésiennes, Modèle de formation, Transformation de données, Échantillonnage (statistiques), Autoencodeurs, Tensorflow, Optimisation du modèle, Apprentissage profond, Transformation des données, Réseau bayésien

    ★ 4.7 (109) · Avancées · Cours · 1 à 3 mois

  • U

    University of Colorado Boulder

    Applications d'apprentissage profond pour la vision par ordinateur

    Compétences que vous acquerrez: Analyse d'images, Évaluation du modèle, Apprentissage automatique, Modèle de formation, Ingénierie des fonctionnalités, Mise au point, Réseaux neuronaux convolutifs, Méthodes d'apprentissage automatique, Vision par ordinateur, Réseaux neuronaux artificiels, Tensorflow, Apprentissage profond, Optimisation du modèle, Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes de classification

    ★ 4.7 (88) · Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    Méthodes avancées d'apprentissage profond pour les soins de santé

    Compétences que vous acquerrez: IA générative, Théorie des graphes, Synthèse des données, Modélisation prédictive, Architectures de modèles génératifs, Modèle de réseau, Informatique de santé, Analyse du réseau, Méthodes d'apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Autoencodeurs, Apprentissage profond, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage non supervisé, Expérience en laboratoire

    ★ 3.6 (15) · Avancées · Cours · 1 à 4 semaines

  • U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    Méthodes d'apprentissage profond pour les soins de santé

    Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Analyse d'images, Imagerie médicale, Réduction de la dimensionnalité, Informatique de santé, Réseaux neuronaux convolutifs, Architecture du réseau, Emboîtements, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage profond, Science et recherche médicales, Autoencodeurs, Apprentissage automatique appliqué, Déploiement du modèle, Apprentissage non supervisé, Réduction de dimensionnalité

    ★ 3.9 (15) · Avancées · Cours · 1 à 4 semaines

  • P

    Pearson

    Learning Deep Learning: Unit 1

    Compétences que vous acquerrez: Deep Learning, Convolutional Neural Networks, PyTorch (Machine Learning Library), Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Tensorflow, Generative AI, Model Training, Model Optimization, Machine Learning Algorithms, Network Performance Management, Network Architecture

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • P

    Packt

    Deep Learning - Computer Vision for Beginners Using PyTorch

    Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Computer Vision, NumPy, Matplotlib, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Pandas (Python Package), Image Analysis, Model Optimization, Python Programming, Data Manipulation, Model Training

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • D

    DeepLearning.AI

    Réseaux neuronaux convolutifs dans TensorFlow

    Compétences que vous acquerrez: Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Analyse d'images, Évaluation du modèle, Apprentissage par transfert, Apprentissage automatique, Modèle de formation, Réseaux neuronaux convolutifs, Mise au point, Prétraitement des données, Vision par ordinateur, Apprentissage profond, Tensorflow, Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes de classification, Optimisation du modèle, Prétraitement de données

    ★ 4.7 (8,2 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • U

    University of Glasgow

    L'apprentissage profond dans les dossiers médicaux électroniques

    Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Dossier médical électronique, Modélisation prédictive, Évaluation du modèle, Electocardiographie, Réduction de la dimensionnalité, Informatique de santé, Nettoyage des données, Réseaux neuronaux convolutifs, Emboîtements, Méthodes d'apprentissage automatique, Analyse des séries temporelles et prévisions, Réseaux neuronaux artificiels, Prétraitement des données, Apprentissage profond, Autoencodeurs, Dossiers médicaux, Apprentissage automatique appliqué, Optimisation du modèle, Prétraitement de données, Réduction de dimensionnalité

    ★ 4 (8) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • P

    Packt

    Fondements du Deep learning et des réseaux de neurones

    Compétences que vous acquerrez: Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Analyse d'images, Algèbre linéaire, Apprentissage automatique, Modèle de formation, Intelligence artificielle, Réseaux neuronaux convolutifs, Architecture du réseau, Apprentissage profond, Réseaux neuronaux artificiels, Optimisation du modèle, Tensorflow

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

1…567…800

En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur deep learning .

  • Traitement du langage naturel dans TensorFlow: DeepLearning.AI
  • Algorithmes d'apprentissage avancés: DeepLearning.AI
  • Introduction à TensorFlow pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond: DeepLearning.AI
  • Apprentissage profond probabiliste avec TensorFlow 2: Imperial College London
  • Applications d'apprentissage profond pour la vision par ordinateur: University of Colorado Boulder
  • Méthodes avancées d'apprentissage profond pour les soins de santé: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Méthodes d'apprentissage profond pour les soins de santé: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Learning Deep Learning: Unit 1: Pearson
  • Deep Learning - Computer Vision for Beginners Using PyTorch: Packt
  • Réseaux neuronaux convolutifs dans TensorFlow: DeepLearning.AI

Compétences que vous avez acquises en Machine Learning

Programmation En Python (33)
TensorFlow (32)
Deep Learning (30)
Réseau De Neurones Artificiels (24)
Big Data (18)
Classification Statistique (17)
Apprentissage Par Renforcement (13)
Algèbre (10)
Bayésien (10)
Algèbre Linéaire (10)
Régression Linéaire (9)
NumPy (9)

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