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.

Compétences que vous acquerrez: Modèle de formation, Connaissance de l'IA, Transformation numérique, Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage automatique, Tensorflow, Réseaux neuronaux artificiels, L'IA responsable, Apprentissage supervisé, Intelligence artificielle, Algorithmes d'apprentissage automatique, Éthique des données, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage par renforcement, Apprentissage profond, Apprentissage non supervisé, IA responsable
★ 4.1 (10) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Modèle de formation, Analyse de régression, Optimisation du modèle, Réseaux neuronaux artificiels, Évaluation du modèle, Apprentissage automatique, Tensorflow, Apprentissage par transfert, L'IA responsable, Apprentissage supervisé, Éthique des données, Apprentissage par arbre de décision, Algorithmes de classification, Algorithme de la forêt aléatoire, Algorithmes d'apprentissage automatique, Régression logistique, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage profond, IA responsable
★ 4.9 (8,7 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Modèle de formation, Réseaux adversoriels génératifs (GAN), PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Architectures de modèles génératifs, IA générative, Programmation Python, Apprentissage profond, Réseaux neuronaux convolutifs, Programmation en Python
★ 4.5 (100) · Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Modèle de formation, Traitement du langage naturel, Apprentissage automatique, Tensorflow, Réseaux neuronaux artificiels, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Prétraitement des données, IA générative, Emboîtements, Apprentissage automatique appliqué, Traitement des données, Exploration de texte, Prétraitement de données
★ 4.6 (6,5 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Pearson
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

Compétences que vous acquerrez: Modèle de formation, Optimisation du modèle, Apprentissage automatique, Tensorflow, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Analyse d'images, Algèbre linéaire, Réseaux neuronaux artificiels, Intelligence artificielle, Apprentissage profond, Réseaux neuronaux convolutifs, Architecture du réseau
Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

Deep Teaching Solutions
Compétences que vous acquerrez: Formation des habitudes, Adaptabilité, Productivité, Apprentissage rapide, Stratégies d'apprentissage, L'éducation et la formation tout au long de la vie, Créativité, Gestion du temps, Flexibilité cognitive, L'esprit de croissance, Théorie de l'apprentissage, Volonté d'apprendre, Concentration mentale
★ 4.8 (93 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

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

University of Illinois Urbana-Champaign
Compétences que vous acquerrez: Autoencodeurs, Méthodes d'apprentissage automatique, Théorie des graphes, Expérience en laboratoire, Réseaux neuronaux artificiels, Architectures de modèles génératifs, IA générative, Modèle de réseau, Synthèse des données, Apprentissage automatique appliqué, Modélisation prédictive, Apprentissage profond, Apprentissage non supervisé, Informatique de santé, Analyse du réseau
★ 3.6 (15) · Avancées · Cours · 1 à 4 semaines

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Modèle de formation, Optimisation du modèle, Stratégie des produits d'IA, Apprentissage automatique, Méthodes d'apprentissage automatique, Évaluation du modèle, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Apprentissage par transfert, Prise de décision fondée sur des données, Apprentissage profond, Workflows d'IA, Apprentissage automatique appliqué, Intelligence décisionnelle, Débogage
★ 4.8 (50 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

University of Illinois Urbana-Champaign
Compétences que vous acquerrez: Autoencodeurs, Réseaux neuronaux artificiels, Imagerie médicale, Analyse d'images, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Emboîtements, Réduction de dimensionnalité, Science et recherche médicales, Apprentissage profond, Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage automatique appliqué, Déploiement du modèle, Réduction de la dimensionnalité, Architecture du réseau, Apprentissage non supervisé, Informatique de santé
★ 3.9 (15) · Avancées · Cours · 1 à 4 semaines

Imperial College London
Compétences que vous acquerrez: Modèle de formation, Optimisation du modèle, Transformation de données, Distribution de probabilité, Analyse d'images, Statistiques bayésiennes, Autoencodeurs, Réseau bayésien, Tensorflow, Architectures de modèles génératifs, IA générative, Apprentissage profond, Échantillonnage (statistiques), Transformation des données
★ 4.7 (109) · Avancées · Cours · 1 à 3 mois