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.

Compétences que vous acquerrez: Transformation de données, Ingénierie des fonctionnalités, Évaluation du modèle, Apprentissage automatique appliqué, Analyse exploratoire des données (AED), Réseaux neuronaux artificiels, Transformation des données, Prétraitement de données, Optimisation du modèle, Analyse de régression, Méthodes statistiques, Prétraitement des données, Modèle de formation, Modélisation prédictive, Analyse des données, Analyse exploratoire des données, Importation/exportation de données
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

University of Pennsylvania
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage profond, Intelligence artificielle, Réseaux neuronaux artificiels, Prétraitement de données, Optimisation du modèle, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Prétraitement des données, Modèle de formation
★ 4.8 (10) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Sungkyunkwan University
Compétences que vous acquerrez: Recurrent Neural Networks (RNNs), Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Natural Language Processing, Deep Learning, Machine Learning
★ 4.4 (40) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Recurrent Neural Networks (RNNs), Transfer Learning, Model Optimization, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Embeddings, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Fine-tuning, Image Analysis, Classification Algorithms, Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Computer Vision, Model Training, Forecasting, Machine Learning, Text Mining
★ 4.7 (6) · Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois
University of Washington
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage par renforcement , Algorithmes d'apprentissage automatique, Modèle de réseau, Apprentissage supervisé, Electrophysiologie, Modélisation mathématique, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Réseaux neuronaux artificiels, Matlab, Analyse du réseau, Biologie, Physiologie, Méthodes d'apprentissage automatique, Distribution de probabilité, Analyse des systèmes sensoriels, Equations différentielles, Neurologie
★ 4.6 (1,1 k) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

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, Responsible AI, Generative Model Architectures, Model Training, Natural Language Processing, Embeddings, Generative AI, Artificial Neural Networks
Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 4 semaines

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

Compétences que vous acquerrez: Apprentissage par renforcement , Apprentissage automatique, Réseaux neuronaux convolutifs, Intelligence artificielle, Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Apprentissage profond, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Autoencodeurs, Vision par ordinateur, Apprentissage non supervisé, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Réseaux neuronaux artificiels, Architectures de modèles génératifs, Optimisation du modèle, Apprentissage par transfert, Méthodes d'apprentissage automatique, Mise au point, IA générative, Analyse d'images, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux)
★ 4.6 (304) · Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Recurrent Neural Networks (RNNs), Transfer Learning, Model Optimization, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Keras (Neural Network Library), Fine-tuning, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), PyTorch (Machine Learning Library), Image Analysis, Model Training, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Natural Language Processing
Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Apprentissage automatique, Pandas (paquetage Python), Modèle de réseau, Évaluation du modèle, Intelligence artificielle, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage profond, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Manipulation des données, Science des données, Réseaux neuronaux artificiels, Programmation Python, Matplotlib, Prétraitement de données, Optimisation du modèle, Tensorflow, Prétraitement des données, Modèle de formation, Méthodes d'apprentissage automatique, NumPy, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Manipulation de données
Débutant · Cours · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Large Language Modeling, Prompt Engineering, Generative AI, Responsible AI, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Multimodal Prompts, LLM Application, Embeddings, AI literacy, Artificial Neural Networks, AI powered creativity, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Data Ethics, Model Training
Débutant · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux convolutifs, Intelligence artificielle, Apprentissage profond, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Réseaux neuronaux artificiels, Déploiement du modèle, Prétraitement de données, Tensorflow, Prétraitement des données, Modèle de formation, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Cadres d'application
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines