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: Apprentissage automatique, Visage étreint, Apprentissage par transfert, Réseaux neuronaux convolutifs, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Vision par ordinateur, Emboîtements, Traitement du langage naturel (NLP), Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Réseaux neuronaux artificiels, Débogage, MLOps (Apprentissage automatique), Apprentissage automatique appliqué, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Optimisation des performances, Deep learning, Tensorflow, Prétraitement de données, Analyse d'images, Apprentissage supervisé
Statut : Essai gratuitDeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Réseaux neuronaux convolutifs, Algèbre linéaire, Réseaux neuronaux artificiels, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Apprentissage automatique appliqué, Deep learning, Calculs, Apprentissage supervisé
Statut : Essai gratuitStatut : Compétences en IACompétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Transfer Learning, Model Evaluation, Vision Transformer (ViT), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Reinforcement Learning, Autoencoders, Unsupervised Learning, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative Adversarial Networks (GANs), Statistical Methods, Logistic Regression, Image Analysis, Data Preprocessing, Applied Machine Learning, Model Deployment
Statut : Essai gratuitCompétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage automatique, Apprentissage par transfert, Autoencodeurs, Traitement du langage naturel (NLP), Évaluation de modèles, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Architecture de réseau, Arbre de classification et de régression (CART), Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage automatique appliqué, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Deep learning, Analyse de régression, Analyse d'images
Statut : Essai gratuitPlusieurs enseignants
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Intelligence artificielle, Apprentissage par transfert, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Évaluation de modèles, Apprentissage par renforcement, Algorithme de forêt aléatoire, Ingénierie des caractéristiques, Jupyter, Modélisation prédictive, Tensorflow, Éthique des données, Apprentissage automatique appliqué, NumPy, Deep learning, Apprentissage non supervisé, Algorithmes de classification, Arbre de décision, Prétraitement de données, Apprentissage supervisé
Statut : Essai gratuitCompétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux convolutifs, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Évaluation de modèles, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage automatique appliqué, Deep learning, Algorithmes de classification, Apprentissage supervisé
Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?
Statut : NouveauStatut : Essai gratuitStatut : Compétences en IADeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Model Deployment, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Data Quality, Generative AI, Deep Learning, Image Analysis, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Embeddings, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Model Evaluation, Software Visualization, Computer Vision, Data Preprocessing, Natural Language Processing, Machine Learning
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 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: Pipelines de données, Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage par transfert, Autoencodeurs, Statistiques bayésiennes, Déploiement du modèle, Traitement du langage naturel (NLP), Évaluation de modèles, Vision par ordinateur, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Distribution de probabilité, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage supervisé, Architectures de modèles génératifs, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Apprentissage automatique appliqué, Tensorflow, Deep learning, Prétraitement de données, Analyse d'images
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 gratuitIllinois Tech
Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux convolutifs, Déploiement du modèle, Apprentissage par transfert, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Réseaux antagonistes génératifs (GAN), Évaluation de modèles, Traitement du langage naturel (NLP), Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Vision par ordinateur, Architecture de réseau, Réseaux neuronaux artificiels, IA générative, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Deep learning, 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
- 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
- Apprentissage profond avec PyTorch: IBM
- PyTorch for Deep Learning: DeepLearning.AI
- Deep Learning for Computer Vision: MathWorks
- Learning Deep Learning: Pearson
- TensorFlow 2 pour l'apprentissage profond: Imperial College London
