Cours en Deep learning
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.
Cours et certificats populaires en Deep learning
Statut : Essai gratuitDeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Prétraitement de données, Visage étreint, MLOps (Apprentissage automatique), Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage supervisé, Emboîtements, Apprentissage automatique, Vision par ordinateur, Débogage, Apprentissage par transfert, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage automatique appliqué, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Analyse d'images, Optimisation des performances, Tensorflow, Réseaux neuronaux artificiels
Statut : Essai gratuitDeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage supervisé, Programmation en Python, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Apprentissage automatique appliqué, Algèbre linéaire, Calculs, Réseaux neuronaux artificiels
Statut : Essai gratuitCompétences que vous acquerrez: Deep learning, Régression logistique, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage supervisé, Évaluation de modèles, Algorithmes de classification, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels
Statut : Essai gratuitStatut : Compétences en IACompétences que vous acquerrez: Transfer Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Model Evaluation, Vision Transformer (ViT), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Reinforcement Learning, Convolutional Neural Networks, Unsupervised Learning, Autoencoders, Artificial Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Machine Learning Methods, Generative AI, Generative Adversarial Networks (GANs), Logistic Regression, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Data Preprocessing
Statut : Essai gratuitCompétences que vous acquerrez: Autoencodeurs, Deep learning, Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage automatique, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Analyse de régression, Arbre de classification et de régression (CART), Architecture de réseau, Évaluation de modèles, Apprentissage par transfert, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage automatique appliqué, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Réseaux neuronaux artificiels, Analyse d'images
Statut : Essai gratuitPlusieurs enseignants
Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Prétraitement de données, Modélisation prédictive, Apprentissage non supervisé, Éthique des données, Apprentissage automatique, NumPy, Apprentissage supervisé, Intelligence artificielle, Jupyter, Algorithme de forêt aléatoire, Apprentissage par renforcement, Ingénierie des caractéristiques, Algorithmes de classification, Évaluation de modèles, Apprentissage par transfert, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Tensorflow, Apprentissage automatique appliqué, Arbre de décision
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Statut : NouveauStatut : Essai gratuitStatut : Compétences en IADeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Model Deployment, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Generative AI, Deep Learning, Image Analysis, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Embeddings, Artificial Neural Networks, Model Evaluation, Data Preprocessing, Software Visualization, Computer Vision, Natural Language Processing, Machine Learning
Statut : NouveauStatut : Essai gratuitCompétences que vous acquerrez: Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Data Preprocessing, Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Deep Learning, Tensorflow, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Manipulation, Data Transformation, Financial Forecasting, Data Visualization, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, Python Programming, Customer Analysis, Applied Machine Learning, Cloud Computing
Statut : Essai gratuitMathWorks
Compétences que vous acquerrez: Model Evaluation, Computer Vision, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Transfer Learning, Matlab, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Data Preprocessing, Classification Algorithms, Data Visualization, Data Synthesis, Performance Tuning, Data Analysis
Statut : Essai gratuitIllinois Tech
Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Réseaux neuronaux convolutifs, IA générative, Réseaux antagonistes génératifs (GAN), Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Évaluation de modèles, Architecture de réseau, Déploiement du modèle, Apprentissage par transfert, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Traitement du langage naturel (NLP), Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Vision par ordinateur, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Analyse d'images, Réseaux neuronaux artificiels
Statut : NouveauStatut : Essai gratuitPearson
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, Tensorflow, Vision Transformer (ViT), LLM Application, Transfer Learning, Computer Vision, Responsible AI, Natural Language Processing, Embeddings, Keras (Neural Network Library), Generative AI, Artificial Neural Networks, Multimodal Prompts
Statut : Essai gratuitImperial College London
Compétences que vous acquerrez: Autoencodeurs, Deep learning, Prétraitement de données, Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage supervisé, Vision par ordinateur, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Distribution de probabilité, Statistiques bayésiennes, Déploiement du modèle, Apprentissage par transfert, Réseaux neuronaux artificiels, Pipelines de données, Évaluation de modèles, Architectures de modèles génératifs, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage automatique appliqué, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Tensorflow, Analyse d'images
En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur deep learning .
- Deep learning: DeepLearning.AI
- Réseaux de neurones et Deep learning (apprentissage profond): DeepLearning.AI
- Apprentissage profond avec PyTorch: IBM
- IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
- Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avec Keras: IBM
- Apprentissage automatique: DeepLearning.AI
- PyTorch for Deep Learning: DeepLearning.AI
- Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN: EDUCBA
- Deep Learning for Computer Vision: MathWorks
- Deep learning: Illinois Tech
