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.

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

University of Illinois Urbana-Champaign
Compétences que vous acquerrez: Modélisation prédictive, Apprentissage profond, Modèle de réseau, Autoencodeurs, Théorie des graphes, IA générative, Informatique de santé, Architectures de modèles génératifs, Réseaux neuronaux artificiels, Synthèse des données, Analyse du réseau, Apprentissage non supervisé, Expérience en laboratoire, Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué
★ 3.5 (16) · Avancées · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Apprentissage profond, Nettoyage des données, Apprentissage par transfert, Modélisation des grandes langues, Évaluation du modèle, Traitement du langage naturel, Analyse exploratoire des données, Données d'essai, Modèle de formation, Apprentissage automatique, Optimisation du modèle, Prétraitement des données, Mise au point, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique)
★ 4.4 (398) · Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

University of Illinois Urbana-Champaign
Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Réduction de la dimensionnalité, Apprentissage profond, Autoencodeurs, Science et recherche médicales, Informatique de santé, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage non supervisé, Déploiement du modèle, Analyse d'images, Apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Réseaux neuronaux convolutifs, Emboîtements
★ 3.9 (15) · Avancées · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Apprentissage profond, Algèbre linéaire, Tensorflow, Réseaux neuronaux artificiels, Architecture du réseau, Modèle de formation, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Analyse d'images, Apprentissage automatique, Optimisation du modèle, Réseaux neuronaux convolutifs
Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

Plusieurs enseignants
Compétences que vous acquerrez: Dashboard Creation, Dashboard, Web Scraping, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Data Analysis, R (Software), Correlation Analysis, Pandas (Python Package), NumPy, Data Import/Export, Predictive Modeling, Python Programming, Machine Learning Algorithms, Data Science, Machine Learning, Project Management
★ 4.6 (118 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois
University of Glasgow
Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Réduction de la dimensionnalité, Modélisation prédictive, Apprentissage profond, Nettoyage des données, Autoencodeurs, Electocardiographie, Dossiers médicaux, Informatique de santé, Évaluation du modèle, Dossier médical électronique, Réseaux neuronaux artificiels, Analyse des séries temporelles et prévisions, Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Optimisation du modèle, Prétraitement des données, Réseaux neuronaux convolutifs, Emboîtements
★ 4 (8) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Yonsei University
Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Apprentissage profond, Stratégies commerciales, Stratégies technologiques, Tensorflow, Entreprise, Stratégie commerciale, Modélisation d'entreprise, Réseaux neuronaux artificiels, Produit, Logiciel d'apprentissage automatique, Apprentissage non supervisé, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage automatique, and Service Knowledge, Réseaux neuronaux convolutifs
★ 4.4 (687) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Computer Vision, NumPy, Matplotlib, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Pandas (Python Package), Image Analysis, Model Optimization, Python Programming, Data Manipulation, Model Training
Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Deep Learning, Generative AI, Large Language Modeling, Development Environment, Predictive Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Preprocessing, Generative Model Architectures, Image Analysis, Feature Engineering, Transfer Learning, Artificial Neural Networks, Natural Language Processing, Convolutional Neural Networks, Vision Transformer (ViT), Computer Vision, Jupyter, Model Evaluation, Model Based Systems Engineering
Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Inférence statistique, Réduction de la dimensionnalité, Algèbre linéaire, Échantillonnage (statistiques), Logiciels mathématiques, Statistiques descriptives, Calculs, Mathématiques appliquées, Distribution de probabilité, Statistiques bayésiennes, Tests d'hypothèses statistiques, Probabilités et statistiques, Transformation des données, Statistiques, Méthodes statistiques, Probabilité, Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Optimisation du modèle
★ 4.6 (3,3 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Inférence statistique, Réduction de la dimensionnalité, Algorithmes de classification, Modélisation prédictive, Analyse de régression, Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Traitement des données, Évaluation du modèle, Apprentissage supervisé, Tests d'hypothèses statistiques, Analyse exploratoire des données, Ingénierie des fonctionnalités, Modèle de formation, Apprentissage non supervisé, Méthodes statistiques, Algorithmes d'apprentissage automatique, Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Prétraitement des données
★ 4.6 (3,4 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois