Imperial College London

Démarrer avec TensorFlow 2

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Ce cours fait partie de Spécialisation "TensorFlow 2 pour l'apprentissage profond"

Dr Kevin Webster

Instructeur : Dr Kevin Webster

39 935 déjà inscrits

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582 avis

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
Planning flexible
3 semaines à 10 heures une semaine
Apprenez à votre propre rythme
96%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Apprentissage profond
  • Catégorie : Programmation informatique
  • Catégorie : Modèle de formation
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Vision par ordinateur
  • Catégorie : Analyse d'images
  • Catégorie : Apprentissage supervisé
  • Catégorie : Apprentissage par transfert
  • Catégorie : Évaluation du modèle
  • Catégorie : Réseaux neuronaux convolutifs
  • Catégorie : Optimisation du modèle
  • Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Persistance des données
  • Catégorie : Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux)
  • Catégorie : Tensorflow

Détails à connaître

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Évaluations

3 affectations¹

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  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 5 modules dans ce cours

TensorFlow est l'une des bibliothèques les plus populaires pour l'apprentissage profond, et elle est largement utilisée aujourd'hui par les chercheurs et les professionnels à tous les niveaux. Dans cette semaine, vous commencerez à utiliser TensorFlow sur la plateforme Coursera et vous vous familiariserez avec la structure du cours. Vous découvrirez également des ressources utiles pour développer des modèles d'apprentissage profond dans TensorFlow, notamment Google Colab. Cette semaine est consacrée à la mise en place de tout ce qui est nécessaire pour plonger dans TensorFlow au cours de la semaine suivante.

Inclus

14 vidéos8 lectures1 sujet de discussion1 laboratoire non noté1 plugin

Il existe de multiples façons de construire et d'appliquer des modèles d'apprentissage profond dans TensorFlow, des API de haut niveau, rapides et faciles à utiliser, aux opérations de bas niveau. Au cours de cette semaine, vous apprendrez à utiliser l'API de haut niveau Keras pour construire, entraîner, évaluer et prédire rapidement des modèles d'apprentissage profond. Le travail de programmation de cette semaine vous donnera l'occasion de mettre tout cela en pratique et de développer un modèle de classification d'images à partir de zéro sur l'ensemble de données MNIST d'images manuscrites.

Inclus

13 vidéos2 devoirs1 devoir de programmation8 laboratoires non notés

La validation et la sélection des modèles est une partie essentielle du développement de tout modèle d'apprentissage automatique afin d'éviter le surajustement et d'améliorer la généralisation. Au cours de cette semaine, vous apprendrez à utiliser un ensemble de données de validation dans un cycle d'entraînement et à appliquer des techniques de régularisation à votre modèle. Vous apprendrez également à utiliser des rappels pour surveiller les performances et effectuer des actions en fonction de critères spécifiques. Dans le devoir de programmation de cette semaine, vous mettrez en pratique la validation et la régularisation du modèle sur l'ensemble de données Iris bien connu.

Inclus

11 vidéos1 devoir1 devoir de programmation8 laboratoires non notés

Dans le cadre du développement de vos modèles d'apprentissage profond, vous devrez être en mesure de sauvegarder et de charger des modèles TensorFlow, éventuellement en fonction de certains critères que vous souhaitez spécifier. Dans cette semaine, vous apprendrez comment utiliser les callbacks pour enregistrer les modèles, l'enregistrement et le chargement manuels, et les options disponibles lors de l'enregistrement des modèles, y compris l'enregistrement des poids uniquement. En outre, vous vous entraînerez à charger et à utiliser des modèles d'apprentissage profond pré-entraînés. Dans le devoir de programmation de cette semaine, vous écrirez des implémentations flexibles d'enregistrement et de chargement de modèles pour un modèle entraîné sur des images satellites.

Inclus

12 vidéos1 devoir de programmation8 laboratoires non notés

Dans ce cours, vous avez appris un flux de travail de bout en bout pour développer des modèles d'apprentissage profond dans Tensorflow. Le projet Capstone vous donne l'opportunité de rassembler toutes vos connaissances pour développer un classificateur d'apprentissage profond sur un ensemble de données d'images étiquetées de numéros de maison street view.

Inclus

2 vidéos1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté1 plugin

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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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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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Affichage de 3 sur 582

LW

Révisé le 6 janv. 2025

KO

Révisé le 25 juil. 2020

HC

Révisé le 28 mai 2023

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