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Il y a 2 modules dans ce cours
Ce programme complet de Deep learning vous dotera de compétences avancées en TensorFlow, Keras, réseaux neurones récurrents (RNN) et réseaux neuronaux. Vous apprendrez à mettre en œuvre des modèles et des cadres d'IA de pointe pour relever les défis du monde réel et conduire des innovations impactantes.À la fin de ce cours, vous serez en mesure de : - Maîtriser TensorFlow et Keras : Apprendre l'architecture, les fonctionnalités et les mises à jour de TensorFlow de 1.0 à 2.0, et utiliser Keras pour le traitement des données et la détection d'objets - Appliquer les RNN et les LSTM : Comprenez les réseaux de neurones récurrents, abordez le problème du gradient et mettez en œuvre des réseaux à mémoire court terme et long terme (LSTM) pour des tâches telles que l'analyse de séries temporelles et le traitement du langage naturel - Explorez les réseaux de neurones : Plongez dans les réseaux neuronaux feedforward, convolutifs et récurrents pour comprendre leurs applications et leurs fonctionnalités - Développez des solutions IA pratiques : Construisez et déployez des modèles d'IA avancés pour résoudre des problèmes du monde réel dans diverses industries. Guidé par des experts, vous acquerrez l'expertise technique et les connaissances pratiques nécessaires pour exceller dans le domaine en évolution rapide de l'apprentissage profond.
Ce programme complet de Deep learning vous dotera de compétences avancées en TensorFlow, Keras, réseaux neurones récurrents (RNN) et réseaux neuronaux. Vous apprendrez à mettre en œuvre des modèles et des cadres d'IA de pointe pour relever les défis du monde réel et conduire des innovations impactantes.
Guidé par des experts, vous acquerrez l'expertise technique et les connaissances pratiques nécessaires pour exceller dans le domaine en pleine évolution du Deep learning.
Inclus
11 vidéos2 lectures1 devoir
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11 vidéos•Total 72 minutes
Introduction aux différents cadres•1 minute
Introduction à TensorFlow•0 minutes
Les tenseurs dans TensorFlow•3 minutes
TensorFlow 1.0 vs 2.0•8 minutes
Architecture TensorFlow•6 minutes
Introduction à Keras•2 minutes
Manipuler les Dataframes avec Keras Partie 1•7 minutes
Manipuler les Dataframes avec Keras Partie 2•10 minutes
Manipuler les Dataframes avec Keras Partie 3•13 minutes
Manipuler les Dataframes avec Keras Partie 4•11 minutes
Détection d'objets à l'aide de TensorFlow•11 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
Syllabus du cours•10 minutes
Cadres d'apprentissage profond•10 minutes
1 devoir•Total 50 minutes
Évaluation pour les cadres d'apprentissage profond et le traitement des données•50 minutes
Réseaux neurones et modèles séquentiels
Module 2•3 heures à terminer
Détails du module
Explorez les réseaux de neurones, les RNN et les LSTM, et mettez en œuvre des modèles d'apprentissage profond à l'aide de Keras.
Inclus
15 vidéos2 lectures1 devoir
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15 vidéos•Total 91 minutes
Qu'est-ce qu'un Réseau de neurones ?•2 minutes
Comment fonctionne le Réseau de neurones ?•4 minutes
Types de réseaux de neurones•4 minutes
Implication à l'aide de Keras•5 minutes
Mise en œuvre des cas d'utilisation Partie 1•4 minutes
Mise en œuvre des cas d'utilisation Partie 2•5 minutes
Mise en œuvre des cas d'utilisation Partie 3•10 minutes
Mise en œuvre des cas d'utilisation Partie 4•5 minutes
Qu'est-ce que la RNN ?•8 minutes
Problème de gradient•5 minutes
Mémoire court et long terme (LSTM)•9 minutes
Mémoire court et long terme (LSTM)•7 minutes
Cas d'utilisation Mémoire court et long terme (LSTM) Partie 1•9 minutes
Cas d'utilisation Mémoire court et long terme (LSTM) Partie 2•7 minutes
Cas d'utilisation Mémoire court et long terme (LSTM) Partie 3•8 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
Réseau de neurones pour l'IA•10 minutes
RNN simplifiée•10 minutes
1 devoir•Total 70 minutes
Évaluation pour les réseaux de neurones et les modèles séquentiels•70 minutes
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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Quel est le meilleur framework pour le Deep learning ?
TensorFlow et PyTorch font partie des frameworks les plus populaires pour l'apprentissage profond, offrant des bibliothèques robustes, un soutien de la communauté et une grande flexibilité pour la construction et l'entraînement de réseaux neuronaux.
Comment apprendre le deep learning et les réseaux de neurones ?
Commencez par les bases de l'IA et de l'apprentissage automatique, puis progressez vers les réseaux neurones et les frameworks comme TensorFlow ou PyTorch. La pratique avec des projets et des cours en ligne peut accélérer l'apprentissage.
Quels sont les 3 types d'apprentissage dans un réseau de neurones ?
Les trois types d'apprentissage sont l'apprentissage supervisé (utilisant des données étiquetées), l'apprentissage non supervisé (travaillant avec des données non étiquetées) et l'apprentissage par renforcement (entraînement par le biais de récompenses et de pénalités).
Le deep learning est-il facile à apprendre ?
Le Deep learning peut être un défi en raison de sa nature technique, mais avec des ressources structurées, des projets pratiques et des efforts constants, il devient gérable même pour les débutants.
Quand aurai-je accès aux cours et aux devoirs ?
Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la spécialisation et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.