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: Rmarkdown, Autoencoders, Shiny (R Package), Deep Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Transfer Learning, Model Evaluation, R (Software), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Import/Export, Classification Algorithms, Reinforcement Learning, R Programming, Machine Learning Methods, Model Training, Ggplot2, Plot (Graphics), Data Manipulation, Convolutional Neural Networks, Machine Learning Algorithms
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Data Visualization, Keras (Neural Network Library), Data Preprocessing, Artificial Neural Networks, Statistical Visualization, Predictive Modeling, Model Training, Tensorflow, Applied Machine Learning, Feature Engineering, Data Processing, Data Science, Predictive Analytics, Data Manipulation, Deep Learning, Data Wrangling, Machine Learning, Model Evaluation, Regression Analysis, Python Programming
★ 4.7 (27) · Débutant · Projet Guidé · Moins de 2 heures

Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Generative AI, Responsible AI, Generative Model Architectures, AI Security, Data Ethics, Fine-tuning, LLM Application, AI literacy, AI Integrations, Artificial Intelligence, Microsoft Azure, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Back-End Web Development, Application Design, Deep Learning, Model Evaluation
★ 4.5 (13) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Johns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Algèbre linéaire, Apprentissage automatique, Apprentissage profond, Développement de logiciels, Logiciels mathématiques, Réseaux neuronaux artificiels, Traitement des signaux numériques, Transformation des données, Transformation de données, Algorithmes, Structures de données, Apprentissage automatique appliqué, Science des données, Développement du programme
★ 3.3 (23) · Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Embedded Systems, Tensorflow, Applied Machine Learning, Data Processing, Embedded Software, Data Preprocessing, Model Optimization, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Software, Machine Learning Methods, Artificial Neural Networks, Machine Learning Algorithms, Model Training, Convolutional Neural Networks, Feature Engineering, Computer Vision, Deep Learning, Image Analysis, Machine Learning, Model Deployment
★ 4.2 (9) · Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

University of California, Irvine
Compétences que vous acquerrez: Intelligence économique, Apprentissage profond, Information et technologie géospatiales, Analyse des tendances, Traitement du langage naturel, Informatique en nuage, Exploration de texte, Analyse, Modélisation prédictive, Analyse prédictive, Médias sociaux, Apprentissage non supervisé, Analyse des médias sociaux, Données non structurées, Analyse des données, Science des données, Internet des objets, Méthodes d'apprentissage automatique, Analyse d'entreprise
★ 4.4 (50) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Johns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Apprentissage profond, Débogage, Éthique des données, Statistiques bayésiennes, Évaluation du modèle, Réseaux neuronaux artificiels, Déploiement du modèle, Modèle de formation, L'IA responsable, IA responsable, Réseau bayésien, Normes et conduite éthiques, Méthodes d'apprentissage automatique
★ 4.5 (11) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Nettoyage des données, Intelligence artificielle, Apprentissage profond, Programmation Python, Réduction de la dimensionnalité, Prétraitement des données, Tensorflow, Réseaux neuronaux artificiels, Évaluation du modèle, Traitement des données, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Prétraitement de données, Réduction de dimensionnalité, Programmation en Python, Optimisation du modèle, Rmarkdown, Apprentissage automatique appliqué, Jupyter, Méthodes d'apprentissage automatique, Présentation des données
★ 4.6 (13) · Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Neural Networks, Supervised Learning, Artificial Intelligence, Convolutional Neural Networks, Applied Machine Learning, Computer Vision, Recurrent Neural Networks (RNNs), Model Training, Network Model
★ 4.2 (17) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

University of Colorado Boulder
Compétences que vous acquerrez: Network Analysis, Unsupervised Learning, Social Network Analysis, Supervised Learning, Applied Machine Learning, Network Model, Unstructured Data, Marketing Analytics, Social Media Analytics, Deep Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning, Tensorflow, Model Training, Machine Learning Algorithms, Text Mining, Data Analysis, Model Evaluation, Transfer Learning, Statistical Methods
★ 3.2 (16) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Training, Artificial Intelligence, Model Evaluation, Machine Learning Methods, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Supervised Learning, Data Ethics, Large Language Modeling, Responsible AI, AI literacy, Data Science
★ 4.7 (10) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Apprentissage profond, Traitement du langage naturel, Réduction de la dimensionnalité, Déploiement du modèle, Réseaux neuronaux artificiels, Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Évaluation du modèle, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Modèle de réseau, Apprentissage supervisé, Architectures de modèles génératifs, Réduction de dimensionnalité, Théorie des graphes, Apprentissage non supervisé, Optimisation du modèle, Modèle de formation, Emboîtements, Flask (Framework Web), Transformateur de vision (ViT), Méthodes d'apprentissage automatique
★ 4.5 (28) · Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois