This course covers key deep learning architectures such as BERT and GPT, focusing on their use in applications like chatbots and prompt tuning. You will learn how to build models that combine text and images, and generate text from visual data. The course also addresses multitask learning and computer vision tasks, including object detection and segmentation, using networks like R-CNN, U-Net, and Mask R-CNN. Topics include ethical considerations in AI and practical advice for tuning and deploying models. Through hands-on projects in TensorFlow and PyTorch, you will develop the skills needed to build, optimize, and apply deep learning solutions in real-world situations.
Learning Deep Learning: Unit 3
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Learning Deep Learning: Unit 3
Ce cours fait partie de Spécialisation Learning Deep Learning
Instructeur : Pearson
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
6 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Master large language models and transformer architectures for advanced natural language processing applications.
Build and deploy multimodal networks that integrate multiple data types, such as text and images.
Implement multitask learning and solve advanced computer vision problems, including object detection and segmentation.
Apply ethical principles and practical strategies for tuning and deploying deep learning models in real-world settings.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Application Deployment
- Catégorie : Computer Vision
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Image Analysis
- Catégorie : Tensorflow
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
août 2025
Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a un module dans ce cours
This module explores advanced deep learning topics, including large language models (LLMs) and their transformer architectures, multimodal networks that integrate multiple data types, and multitask learning for complex computer vision tasks like object detection and segmentation. Practical implementation is demonstrated using TensorFlow and PyTorch. The module concludes with guidance on ethical considerations, model tuning, and further learning directions, equipping learners to responsibly apply deep learning in real-world scenarios.
Inclus
33 vidéos5 devoirs
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