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.

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Prise de décision fondée sur les données, Intelligence artificielle, Débogage, Apprentissage automatique, Vision par ordinateur, Tensorflow, Réseaux neuronaux artificiels, Traitement du langage naturel (NLP), Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Programmation en Python, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), IA générative, Deep learning, Apprentissage automatique appliqué, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Ingénierie des caractéristiques, Grand modèle de langage (LLM), Analyse d'images, Apprentissage supervisé, Optimisation des performances
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Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Vision par ordinateur, Apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Programmation en Python, Deep learning, Apprentissage supervisé, Calculs, Algèbre linéaire
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Architecture de réseau, Vision par ordinateur, Analyse de régression, Tensorflow, Traitement du langage naturel (NLP), Réseaux neuronaux artificiels, Deep learning, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Analyse d'images, Modèle de réseau
Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Reinforcement Learning, Unsupervised Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Generative AI, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Computer Vision, Statistical Modeling, Artificial Intelligence, Geospatial Information and Technology, Machine Learning, Regression Analysis, Data Pipelines, Network Architecture, Network Model
Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Plusieurs enseignants
Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Tensorflow, Arbre de décision, Apprentissage par renforcement, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), NumPy, Deep learning, Apprentissage automatique appliqué, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Détection des anomalies, Arbre de classification et de régression (CART), IA responsable, Éthique des données, Algorithme de forêt aléatoire, Apprentissage non supervisé, Apprentissage supervisé, Ingénierie des caractéristiques, Jupyter
Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Tensorflow, Data Processing, Computer Vision, Data Transformation, Financial Forecasting, Applied Machine Learning, Feature Engineering, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Visualization, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, Python Programming, Customer Analysis, Predictive Modeling, Google Cloud Platform, Development Environment
Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

Imperial College London
Compétences que vous acquerrez: Programmation informatique, Vision par ordinateur, Modélisation prédictive, Apprentissage automatique, Traitement du langage naturel (NLP), Tensorflow, Développement du programme, Pipelines de données, Réseaux neuronaux artificiels, Statistiques bayésiennes, Deep learning, Architectures de modèles génératifs, Apprentissage non supervisé, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Apprentissage automatique appliqué, Données Validation des données, Apprentissage supervisé, Analyse d'images, Traitement des données
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Vision par ordinateur, Analyse de régression, Apprentissage automatique, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réseaux neuronaux artificiels, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Deep learning, Apprentissage automatique appliqué
Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Vision par ordinateur, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Tensorflow, Algorithmes, Réseaux neuronaux artificiels, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage automatique appliqué, Deep learning, Ingénierie des caractéristiques, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Analyse d'images
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Mathématiques appliquées, Distribution de probabilité, Apprentissage automatique, Inférence statistique, Échantillonnage (statistiques), Tests A/B, Analyse numérique, Statistiques descriptives, Réduction de dimensionnalité, Statistiques bayésiennes, Probabilités et statistiques, Transformation de données, Tests d'hypothèses statistiques, Algèbre linéaire, Probabilité, Modélisation mathématique, NumPy, Calculs, Analyse statistique
Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

MathWorks
Compétences que vous acquerrez: Computer Vision, Anomaly Detection, Image Analysis, Matlab, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Unsupervised Learning, Application Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Data Visualization, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Predictive Modeling, Data Synthesis, Performance Tuning, Data Analysis, Classification And Regression Tree (CART), Data Validation, Data Processing, Medical Imaging
Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

Pearson
Compétences que vous acquerrez: Large Language Modeling, Deep Learning, Prompt Engineering, Image Analysis, PyTorch (Machine Learning Library), Tensorflow, LLM Application, Computer Vision, Responsible AI, Natural Language Processing, Generative AI, Artificial Neural Networks, Data Ethics, Multimodal Prompts, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Application Deployment, Time Series Analysis and Forecasting
Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 4 semaines
deep learning est une application puissante d'algorithmes d'apprentissage automatique (ML) modelés sur des systèmes biologiques de traitement de l'information appelés réseaux neuronaux artificiels (ANN). L'apprentissage automatique est une technique d'intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d'apprendre automatiquement à partir de données sans programmation explicite, et deep learning exploite plusieurs couches de réseaux neuronaux interconnectés pour générer des informations plus sophistiquées.
Bien que ce domaine de l'informatique soit relativement récent, il est déjà utilisé dans un nombre croissant d'applications importantes. deep learning excelle dans la reconnaissance automatique d'images, également connue sous le nom de vision par ordinateur, qui est utilisée pour créer des systèmes de reconnaissance faciale précis et pour conduire en toute sécurité des véhicules autonomes. Cette approche est également utilisée pour les applications de reconnaissance vocale et de traitement du langage naturel (NLP), qui permettent aux ordinateurs d'interagir avec les utilisateurs humains par le biais de commandes vocales.
Les algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression logistique sont essentiels pour créer des applications deep learning, de même que les langages de programmation couramment utilisés tels que Tensorflow et Python. Ces langages de programmation sont généralement préférés pour l'enseignement et l'apprentissage dans ce domaine en raison de leur flexibilité et de leur relative accessibilité - une priorité importante compte tenu de la pertinence du site deep learning pour un large éventail de professionnels n'ayant pas de formation en informatique.
Oui, Coursera propose une variété de cours gratuits sur de nombreux sujets, y compris le Deep learning. Bien que vous puissiez accéder gratuitement à la plupart des supports de cours en auditant les cours, cela n'inclut pas les devoirs notés ou un certificat d'achèvement. Pour ceux qui souhaitent obtenir un certificat afin de présenter leur apprentissage ou d'améliorer leur profil professionnel, Coursera offre la possibilité d'acheter le cours. En outre, Coursera propose des essais gratuits ou une aide financière aux apprenants qui remplissent les conditions requises, ce qui rend les certifications plus accessibles à tous.
Certainement - en fait, Coursera est l'un des meilleurs endroits pour apprendre sur deep learning. Grâce à un partenariat avec deeplearning.ai et l'université de Stanford, Coursera propose des cours ainsi qu'une spécialisation dispensés par certains des penseurs et éducateurs pionniers dans ce domaine. Vous pouvez également suivre des cours et vous spécialiser auprès de leaders de l'industrie tels que Google Cloud et Intel, ou obtenir un certificat professionnel auprès d'IBM. Le Projet Guidé offre également la possibilité d'acquérir des compétences sur deep learning grâce à des tutoriels pratiques dirigés par des enseignants expérimentés, ce qui vous permet d'apprendre en toute confiance.
Les compétences ou l'expérience que vous devrez peut-être avoir avant d'étudier deep learning, et qui peuvent vous aider à mieux comprendre un concept avancé tel que deep learning, peuvent inclure la lecture de la langue des signes, la génération de musique et le traitement du langage naturel (NLP), en plus de beaucoup d'autres. Si vous avez une connaissance de Python 3 et que vous comprenez les concepts de base des algorithmes généraux d'apprentissage automatique et de deep learning, vous pouvez avoir les compétences nécessaires pour apprendre cette Spécialisation. Vous pouvez également vous renseigner sur les probabilités et statistiques pour étudier les concepts de deep learning. Les mathématiques de base, telles que l'algèbre et le calcul, sont également un prérequis important pour deep learning car elles sont liées à l'apprentissage automatique et à la science des données. De même, si vous avez travaillé dans les domaines de la technologie ou de l'intelligence artificielle (IA), vous avez peut-être l'expérience nécessaire pour étudier deep learning.
Le type de personne le mieux placé pour étudier deep learning est celui qui est à l'aise avec les statistiques, la programmation, le calcul avancé, l'algèbre avancée et l'ingénierie. deep learning bénéficie d'une personne passionnée par le travail dans les domaines de l'IA qui peut créer des types de réseaux deep learning qui aident les machines à exécuter des fonctions humaines. La personne la mieux placée pour s'informer sur le site deep learning a tout intérêt à comprendre comment l'intelligence est construite pour faire fonctionner toutes sortes de choses, des voitures sans conducteur aux appareils mobiles, en passant par les systèmes de négociation d'actions et les équipements de chirurgie robotique, par exemple. deep learning bénéficie à une personne ayant pour objectif de travailler avec des systèmes tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le NLP, la reconnaissance audio, les systèmes bioinformatiques et l'analyse d'images médicales.