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
DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: IA générative, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Analyse d'images, Modélisation des grandes langues, Modèle de formation, Apprentissage par transfert, Intelligence artificielle, Traitement du langage naturel, Réseaux neuronaux convolutifs, Mise au point, Vision par ordinateur, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Emboîtements, Visage étreint, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage profond, Tensorflow, Apprentissage supervisé, Apprentissage automatique appliqué, Optimisation du modèle
DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Programmation en Python, Modèle de formation, Intelligence artificielle, Réseaux neuronaux convolutifs, Programmation Python, Méthodes d'apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage profond, Apprentissage supervisé, Optimisation du modèle, Apprentissage automatique appliqué
Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Reinforcement Learning, Model Optimization, Autoencoders, Generative AI, Artificial Neural Networks, Transfer Learning, Unsupervised Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative Adversarial Networks (GANs), Generative Model Architectures, Applied Machine Learning, Image Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Tensorflow, Logistic Regression
Plusieurs enseignants
Compétences que vous acquerrez: Modélisation prédictive, Évaluation du modèle, Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Apprentissage par transfert, L'IA responsable, Apprentissage automatique, Modèle de formation, NumPy, Intelligence artificielle, Algorithmes d'apprentissage automatique, Méthodes d'apprentissage automatique, Tensorflow, Éthique des données, Apprentissage profond, Apprentissage supervisé, Jupyter, Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes de classification, Apprentissage par arbre de décision, Apprentissage non supervisé, IA responsable
Compétences que vous acquerrez: Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Analyse d'images, Apprentissage par transfert, Apprentissage automatique, Modèle de formation, Traitement du langage naturel, Réseaux neuronaux convolutifs, Architecture du réseau, Méthodes d'apprentissage automatique, Analyse de régression, Réseaux neuronaux artificiels, Optimisation du modèle, Autoencodeurs, Apprentissage profond, Apprentissage automatique appliqué
DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Model Deployment, Hugging Face, Model Optimization, Fine-tuning, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Data Quality, Generative AI, Data Manipulation, Deep Learning, Generative Model Architectures, Model Training, Image Analysis, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Data Pipelines, Artificial Neural Networks, Computer Vision, Natural Language Processing
Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?
Compétences que vous acquerrez: Analyse d'images, Évaluation du modèle, Apprentissage par transfert, Modèle de formation, Réseaux neuronaux convolutifs, Réseaux neuronaux artificiels, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Régression logistique, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage profond, Algorithmes de classification, Optimisation du modèle
MathWorks
Compétences que vous acquerrez: Model Evaluation, Computer Vision, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Transfer Learning, Model Training, Fine-tuning, Deep Learning, Generative AI, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Matlab, Software Visualization, Classification Algorithms, Model Optimization, Predictive Modeling, Performance Tuning
Compétences que vous acquerrez: IA générative, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Architectures de modèles génératifs, Modélisation des grandes langues, Programmation en Python, Apprentissage automatique, Ingénierie rapide, Mise au point, Vision par ordinateur, Génération assistée par récupération, Programmation Python, Agents génératifs d'IA, PySpark, Bases de données vectorielles, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Apprentissage supervisé, Candidature au LLM, Apache Spark, Motifs de l'invitation, Apprentissage non supervisé, Science des données, Ingénierie de requête
Illinois Tech
Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Analyse d'images, IA générative, Architectures de modèles génératifs, Modèle de formation, Apprentissage par transfert, Modèle de réseau, Traitement du langage naturel, Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Réseaux neuronaux convolutifs, Mise au point, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Vision par ordinateur, Architecture du réseau, Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage profond, Réseaux neuronaux artificiels, Optimisation du modèle
Compétences que vous acquerrez: Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Model Training, Data Preprocessing, Image Analysis, Predictive Modeling, Deep Learning, Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Data Processing, Model Optimization, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Transformation, Financial Forecasting, Applied Machine Learning, Feature Engineering, Statistical Visualization, Python Programming
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, Fine-tuning, Responsible AI, Generative Model Architectures, Model Training, Natural Language Processing, Embeddings, Artificial Neural Networks
En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur deep learning .
- Apprentissage profond: DeepLearning.AI
- Réseaux de neurones et Deep learning (apprentissage profond): DeepLearning.AI
- IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
- Apprentissage automatique: DeepLearning.AI
- Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avec Keras: IBM
- PyTorch for Deep Learning: DeepLearning.AI
- Apprentissage profond avec PyTorch: IBM
- Deep Learning for Computer Vision: MathWorks
- IBM AI Engineering: IBM
- Apprentissage profond: Illinois Tech
