Cours en Réseaux de neurones
Les cours en réseaux de neurones peuvent vous aider à comprendre comment fonctionnent ces architectures, comment elles apprennent et comment elles sont évaluées. Vous pouvez développer des compétences en préparation des données, optimisation, conception de modèles et expérimentation.
Cours et certificats populaires en Réseaux de neurones
DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Programmation en Python, Apprentissage automatique appliqué, Réseaux neuronaux convolutifs, Programmation Python, Méthodes d'apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Modèle de formation, Apprentissage supervisé, Optimisation du modèle, Apprentissage profond, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage par transfert, Apprentissage automatique, Analyse de régression, Analyse d'images, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Apprentissage automatique appliqué, Réseaux neuronaux convolutifs, Méthodes d'apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Modèle de formation, Autoencodeurs, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Optimisation du modèle, Apprentissage profond, Traitement du langage naturel, Architecture du réseau
Johns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Responsible AI, Autoencoders, Model Training, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Ethics, Model Optimization, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Reinforcement Learning, Generative AI, Generative Adversarial Networks (GANs), Machine Learning Algorithms, Model Deployment, Generative Model Architectures, Debugging, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Image Analysis, Unsupervised Learning
Dartmouth College
Compétences que vous acquerrez: Supervised Learning, Bayesian Network, Logistic Regression, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Statistical Machine Learning, Probability & Statistics, Bayesian Statistics, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Statistical Methods, Artificial Intelligence, Regression Analysis, Statistical Inference
Johns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Analyse d'images, Réseaux neuronaux convolutifs, Méthodes d'apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Modèle de formation, Vision par ordinateur, Optimisation du modèle, Apprentissage profond, Algorithmes d'apprentissage automatique, Algorithmes, Évaluation du modèle
DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Apprentissage par transfert, IA générative, Tensorflow, Analyse d'images, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Apprentissage automatique appliqué, Réseaux neuronaux convolutifs, Méthodes d'apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Modèle de formation, Apprentissage supervisé, Vision par ordinateur, Optimisation du modèle, Apprentissage profond, Traitement du langage naturel, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Emboîtements, Visage étreint, Mise au point
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DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage par transfert, Tensorflow, Analyse d'images, Apprentissage automatique appliqué, Réseaux neuronaux convolutifs, Ingénierie des fonctionnalités, Réseaux neuronaux artificiels, Modèle de formation, Prétraitement des données, Vision par ordinateur, Apprentissage profond, Prétraitement de données, Emboîtements, Architecture du réseau, Mise au point
Compétences que vous acquerrez: Model Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Model Optimization, Recurrent Neural Networks (RNNs), Tensorflow, Artificial Intelligence, Model Training, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Application Deployment, Large Language Modeling, Text Mining, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Natural Language Processing, Deep Learning, Predictive Modeling, Classification Algorithms, Time Series Analysis and Forecasting, Network Architecture
Dartmouth College
Compétences que vous acquerrez: Bayesian Network, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Tensorflow, Model Training, Model Optimization, Machine Learning, Applied Machine Learning, Bayesian Statistics, Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Network Model, Network Architecture, Algorithms, Probability Distribution
Compétences que vous acquerrez: Déploiement du modèle, Évolutivité, Tests de performance, Tensorflow, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), MLOps (Machine Learning Operations), Gestion de la configuration, Gestion de configuration, Réseaux neuronaux artificiels, Déploiement des applications, Modèle de formation, Conteneurisation, Apprentissage profond, Évaluation du modèle, Docker (Logiciel), Architecture du réseau
Northeastern University
Compétences que vous acquerrez: Convolutional Neural Networks, Computer Vision, Recurrent Neural Networks (RNNs), Image Analysis, Generative AI, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Autoencoders, Keras (Neural Network Library), Applied Machine Learning, Model Training
LearnQuest
Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Analyse de régression, Tensorflow, Algorithme de la forêt aléatoire, Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes de classification, Programmation Python, Méthodes d'apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Optimisation du modèle, Apprentissage par arbre de décision, Apprentissage profond, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Évaluation du modèle, Modélisation prédictive, Mise au point
En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur neural networks .
- Réseaux neuronaux et apprentissage profond: DeepLearning.AI
- Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avec Keras: IBM
- Foundations of Neural Networks: Johns Hopkins University
- Practical Machine Learning: Foundations to Neural Networks: Dartmouth College
- Introduction aux réseaux neuronaux: Johns Hopkins University
- Apprentissage profond: DeepLearning.AI
- Réseaux neuronaux convolutifs: DeepLearning.AI
- Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python: Packt
- Machine Learning with Neural Networks: Dartmouth College
- Apprentissage profond : Former des réseaux neuronaux et les déployer avec Docker: Board Infinity
