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
DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Modèle de formation, Apprentissage profond, Intelligence artificielle, Réseaux neuronaux convolutifs, Modélisation des grandes langues, Vision par ordinateur, Apprentissage par transfert, IA générative, Traitement du langage naturel, Mise au point, Réseaux neuronaux artificiels, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Apprentissage automatique appliqué, Tensorflow, Emboîtements, Analyse d'images, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Visage étreint, Apprentissage supervisé
DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Modèle de formation, Réseaux neuronaux convolutifs, Intelligence artificielle, Apprentissage profond, Programmation Python, Programmation en Python, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage supervisé, Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Reinforcement Learning, Model Optimization, Autoencoders, Generative AI, Artificial Neural Networks, Transfer Learning, Unsupervised Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative Adversarial Networks (GANs), Fine-tuning, Generative Model Architectures, Applied Machine Learning, Image Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Tensorflow, Logistic Regression
Statut : Meilleur programme d’IAPlusieurs enseignants
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Modèle de formation, Apprentissage non supervisé, IA responsable, Apprentissage profond, Intelligence artificielle, Apprentissage par transfert, NumPy, Modélisation prédictive, Jupyter, Évaluation du modèle, Éthique des données, Tensorflow, Algorithmes d'apprentissage automatique, Apprentissage par arbre de décision, Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Apprentissage automatique appliqué, L'IA responsable, Algorithmes de classification, Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique)
Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Modèle de formation, Apprentissage automatique, Analyse de régression, Apprentissage profond, Apprentissage par transfert, Réseaux neuronaux convolutifs, Traitement du langage naturel, Autoencodeurs, Réseaux neuronaux artificiels, Architecture du réseau, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Méthodes d'apprentissage automatique, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Analyse d'images, Apprentissage automatique appliqué
Statut : Toute nouvelle publicationDeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Model Deployment, Hugging Face, Model Optimization, Fine-tuning, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Data Quality, Generative AI, Data Manipulation, Deep Learning, Generative Model Architectures, Model Training, Image Analysis, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Data Pipelines, Artificial Neural Networks, Computer Vision, Natural Language Processing
Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?
Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Modèle de formation, Transformation de données, Apprentissage profond, Apprentissage par transfert, Réseaux neuronaux convolutifs, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Mise au point, Réseaux neuronaux artificiels, Transformation des données, Évaluation du modèle, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Régression logistique, Optimisation des performances, Analyse d'images, Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes de classification
Compétences que vous acquerrez: Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Model Training, Data Preprocessing, Image Analysis, Predictive Modeling, Deep Learning, Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Data Processing, Model Optimization, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Transformation, Financial Forecasting, Applied Machine Learning, Feature Engineering, Statistical Visualization, Python Programming
Illinois Tech
Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Modèle de formation, Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Apprentissage profond, Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage par transfert, IA générative, Vision par ordinateur, Traitement du langage naturel, Architectures de modèles génératifs, Mise au point, Réseaux neuronaux artificiels, Modèle de réseau, Architecture du réseau, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Méthodes d'apprentissage automatique, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Analyse d'images
Pearson
Compétences que vous acquerrez: Large Language Modeling, Deep Learning, Prompt Engineering, Image Analysis, Model Deployment, Recurrent Neural Networks (RNNs), PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Tensorflow, LLM Application, Transfer Learning, Computer Vision, Fine-tuning, Responsible AI, Generative Model Architectures, Model Training, Natural Language Processing, Embeddings, Artificial Neural Networks
Statut : Meilleur programme d’IACompétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Apprentissage non supervisé, Motifs de l'invitation, Modélisation des grandes langues, Science des données, Vision par ordinateur, Programmation Python, Ingénierie rapide, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), IA générative, Programmation en Python, Ingénierie de requête, Architectures de modèles génératifs, Mise au point, Apache Spark, Candidature au LLM, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), PySpark, Agents génératifs d'IA, Bases de données vectorielles, Génération assistée par récupération, Apprentissage supervisé
MathWorks
Compétences que vous acquerrez: Model Evaluation, Computer Vision, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Transfer Learning, Model Training, Fine-tuning, Deep Learning, Generative AI, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Matlab, Software Visualization, Classification Algorithms, Model Optimization, Predictive Modeling, Performance Tuning
En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur deep learning .
- Apprentissage profond: DeepLearning.AI
- Réseaux neuronaux et apprentissage profond: DeepLearning.AI
- IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
- Apprentissage automatique: DeepLearning.AI
- Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avec Keras: IBM
- PyTorch for Deep Learning: DeepLearning.AI
- Apprentissage profond avec PyTorch: IBM
- Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN: EDUCBA
- Apprentissage profond: Illinois Tech
- Learning Deep Learning: Pearson
