Les cours en réseaux de neurones peuvent vous aider à comprendre comment fonctionnent ces architectures, comment elles apprennent et comment elles sont évaluées. Vous pouvez développer des compétences en préparation des données, optimisation, conception de modèles et expérimentation.

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

Duke University
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage non supervisé, Vision par ordinateur, Imagerie médicale, Analyse d'images, Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage par renforcement, Apprentissage automatique, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage par transfert, Traitement du langage naturel, Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux artificiels, Régression logistique, Programmation Python, Optimisation du modèle, Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage profond, Modèle de formation
★ 4.7 (3,8 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Vision par ordinateur, Analyse d'images, Réseaux neuronaux convolutifs, Intelligence artificielle, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Prétraitement des données, Apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Réseaux neuronaux artificiels, Tensorflow, Évaluation du modèle, Apprentissage profond, Modèle de formation, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
★ 4.8 (20 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Science des données, Invitations multimodales, ChatGPT, Architectures de modèles génératifs, Logiciel d'apprentissage automatique, Déploiement des applications, IA générative, Apprentissage automatique, Connaissance de l'IA, L'IA responsable, Gestion du flux de travail, Workflows d'IA, Outils d'ingénierie rapide, IBM Cloud, Motifs de l'invitation, Méthodes d'apprentissage automatique, Analyse du flux de travail de l'entreprise, Apprentissage profond, Ingénierie rapide, Agents génératifs d'IA
★ 4.7 (37 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Bases de données vectorielles, Apprentissage non supervisé, Vision par ordinateur, Génération assistée par récupération, Science des données, PySpark, Architectures de modèles génératifs, Mise au point, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), IA générative, Apprentissage automatique, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Modélisation des grandes langues, Apprentissage supervisé, Candidature au LLM, Apache Spark, Motifs de l'invitation, Programmation Python, Optimisation du modèle, Ingénierie rapide
★ 4.6 (22 k) · Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Analyse de régression, Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Intelligence artificielle, Algorithmes de classification, Prétraitement des données, Apprentissage automatique, Modélisation prédictive, NumPy, Algorithmes, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage supervisé, Ingénierie des fonctionnalités, Évaluation du modèle, Jupyter, Régression logistique, Programmation Python, Optimisation du modèle, Algorithmes d'apprentissage automatique, Modèle de formation
★ 4.9 (33 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Development Environment, Deep Learning, Transfer Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence, Jupyter, Machine Learning, Model Training, Machine Learning Algorithms, Learning Theory, Data Science
Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Vision par ordinateur, Imagerie médicale, Radiologie, Analyse d'images, Analyse prédictive, Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage statistique des machines, Intelligence artificielle, Prétraitement des données, Apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Apprentissage automatique appliqué, Modélisation des risques, Traitement du langage naturel, Radiologie diagnostique, Réseaux neuronaux artificiels, Évaluation du modèle, Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage profond, Modèle de formation
★ 4.7 (2,1 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

DeepLearning.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
★ 4.8 (129) · Intermédiaire · Certificat Professionnel · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Fine-tuning, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Natural Language Processing, Embeddings, Hugging Face, Computer Vision, Supervised Learning, Classification Algorithms, Data Preprocessing, Predictive Modeling, Machine Learning, Data Processing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Statistical Methods, Probability & Statistics, Machine Learning Algorithms
★ 4.4 (2,1 k) · Avancées · Spécialisation · 3 à 6 mois

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux convolutifs, Prétraitement des données, Apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Apprentissage automatique appliqué, Analyse des séries temporelles et prévisions, Réseaux neuronaux artificiels, Prévisions, Tensorflow, Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage profond, Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
★ 4.7 (5,2 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Model Deployment, Model Training, Feature Engineering, Generative AI, AI Personalization, Databricks, Generative Model Architectures, Prompt Engineering, Prompt Patterns, Large Language Modeling, Model Evaluation, Model Optimization, Vector Databases, Predictive Modeling, MLOps (Machine Learning Operations), Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Program Evaluation, Artificial Neural Networks, Python Programming
Avancées · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois