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, Vision par ordinateur, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage par transfert, Emboîtements, Tensorflow, Prétraitement de données, Apprentissage automatique, Visage étreint, Débogage, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Réseaux neuronaux artificiels, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Réseaux neuronaux convolutifs, MLOps (Apprentissage automatique), Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage supervisé, Analyse d'images, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Optimisation des performances
Statut : Essai gratuitDeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Calculs, Réseaux neuronaux artificiels, Réseaux neuronaux convolutifs, Programmation en Python, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Algèbre linéaire, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage supervisé
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: Évaluation de modèles, Deep learning, Analyse de régression, Apprentissage par transfert, Traitement du langage naturel (NLP), Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Architecture de réseau, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Apprentissage automatique appliqué, Arbre de classification et de régression (CART), Autoencodeurs, Analyse d'images, Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
Statut : Essai gratuitPlusieurs enseignants
Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Évaluation de modèles, Tensorflow, Arbre de décision, Apprentissage par transfert, Algorithmes de classification, Prétraitement de données, Éthique des données, Apprentissage automatique, Apprentissage par renforcement, Algorithme de forêt aléatoire, Modélisation prédictive, Ingénierie des caractéristiques, Jupyter, Intelligence artificielle, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage supervisé, Apprentissage non supervisé, NumPy
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
Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?
Statut : Essai gratuitCompétences que vous acquerrez: Deep learning, Évaluation de modèles, Algorithmes de classification, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réseaux neuronaux convolutifs, Réseaux neuronaux artificiels, Régression logistique, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage automatique, Apprentissage supervisé
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 gratuitImperial College London
Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Vision par ordinateur, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage par transfert, Statistiques bayésiennes, Évaluation de modèles, Prétraitement de données, Tensorflow, Réseaux neuronaux convolutifs, Réseaux neuronaux artificiels, Distribution de probabilité, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Apprentissage supervisé, Architectures de modèles génératifs, Apprentissage automatique appliqué, Déploiement du modèle, Autoencodeurs, Pipelines de données, Analyse d'images, Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
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 : 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 gratuitIllinois Tech
Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Apprentissage par transfert, Traitement du langage naturel (NLP), Vision par ordinateur, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réseaux neuronaux convolutifs, Réseaux neuronaux artificiels, Architecture de réseau, Évaluation de modèles, Réseaux antagonistes génératifs (GAN), Keras (bibliothèque de réseaux neurones), PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), IA générative, Déploiement du modèle, Analyse d'images, Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?
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
- PyTorch for Deep Learning: DeepLearning.AI
- Apprentissage profond avec PyTorch: IBM
- Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN: EDUCBA
- TensorFlow 2 pour l'apprentissage profond: Imperial College London
- Deep Learning for Computer Vision: MathWorks
