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
Statut : Essai gratuitDeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Visage étreint, Vision par ordinateur, Prétraitement de données, Apprentissage supervisé, Tensorflow, Réseaux neuronaux convolutifs, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Keras (bibliothèque de réseaux neurones), PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Deep learning, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage par transfert, Débogage, Apprentissage automatique appliqué, Traitement du langage naturel (NLP), Emboîtements, Optimisation des performances, MLOps (Apprentissage automatique), Analyse d'images
Statut : Essai gratuitDeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Algèbre linéaire, Calculs, Réseaux neuronaux convolutifs, Programmation en Python, Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux artificiels, Deep learning, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Apprentissage automatique appliqué
Statut : Essai gratuitCompétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage supervisé, Deep learning, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Réseaux neuronaux artificiels, Régression logistique, Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes de classification, Évaluation de modèles
Statut : Essai gratuitStatut : Compétences en IACompétences que vous acquerrez: Transfer Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Model Evaluation, Vision Transformer (ViT), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Reinforcement Learning, Convolutional Neural Networks, Unsupervised Learning, Autoencoders, Artificial Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Machine Learning Methods, Generative AI, Generative Adversarial Networks (GANs), Logistic Regression, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Data Preprocessing
Statut : Essai gratuitCompétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Arbre de classification et de régression (CART), Autoencodeurs, Réseaux neuronaux convolutifs, Architecture de réseau, Deep learning, Analyse de régression, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage par transfert, Apprentissage automatique appliqué, Évaluation de modèles, Traitement du langage naturel (NLP), Analyse d'images
Statut : Essai gratuitPlusieurs enseignants
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Prétraitement de données, Intelligence artificielle, Éthique des données, Apprentissage non supervisé, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Tensorflow, Apprentissage supervisé, Apprentissage par renforcement, Deep learning, Jupyter, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage par transfert, Évaluation de modèles, Ingénierie des caractéristiques, NumPy, Algorithme de forêt aléatoire, Algorithmes de classification, Modélisation prédictive, Arbre de décision
Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?
Statut : NouveauStatut : Essai gratuitStatut : Compétences en IADeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Model Deployment, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Generative AI, Deep Learning, Image Analysis, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Embeddings, Artificial Neural Networks, Model Evaluation, Data Preprocessing, Software Visualization, Computer Vision, Natural Language Processing, Machine Learning
Statut : NouveauStatut : Essai gratuitCompétences que vous acquerrez: Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Data Preprocessing, Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Deep Learning, Tensorflow, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Manipulation, Data Transformation, Financial Forecasting, Data Visualization, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, Python Programming, Customer Analysis, Applied Machine Learning, Cloud Computing
Statut : Essai gratuitMathWorks
Compétences que vous acquerrez: Model Evaluation, Computer Vision, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Transfer Learning, Matlab, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Data Preprocessing, Classification Algorithms, Data Visualization, Data Synthesis, Performance Tuning, Data Analysis
Statut : Essai gratuitIllinois Tech
Compétences que vous acquerrez: Vision par ordinateur, Réseaux neuronaux convolutifs, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Architecture de réseau, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Deep learning, Réseaux antagonistes génératifs (GAN), Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Keras (bibliothèque de réseaux neurones), IA générative, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage par transfert, Traitement du langage naturel (NLP), Déploiement du modèle, Analyse d'images, Évaluation de modèles
Statut : NouveauStatut : Essai gratuitPearson
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, Tensorflow, Vision Transformer (ViT), LLM Application, Transfer Learning, Computer Vision, Responsible AI, Natural Language Processing, Embeddings, Keras (Neural Network Library), Generative AI, Artificial Neural Networks, Multimodal Prompts
Statut : Essai gratuitImperial College London
Compétences que vous acquerrez: Autoencodeurs, Vision par ordinateur, Pipelines de données, Réseaux neuronaux convolutifs, Prétraitement de données, Tensorflow, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Distribution de probabilité, Deep learning, Apprentissage par transfert, Réseaux neuronaux artificiels, Architectures de modèles génératifs, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage supervisé, Apprentissage automatique appliqué, Déploiement du modèle, Analyse d'images, Statistiques bayésiennes, Évaluation de modèles
Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?
En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur deep learning .
- Deep learning: DeepLearning.AI
- Réseaux de neurones et Deep learning (apprentissage profond): DeepLearning.AI
- Apprentissage profond avec PyTorch: IBM
- IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
- Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avec Keras: IBM
- Apprentissage automatique: DeepLearning.AI
- PyTorch for Deep Learning: DeepLearning.AI
- Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN: EDUCBA
- Deep Learning for Computer Vision: MathWorks
- Deep learning: Illinois Tech
