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Learning Deep Learning: Unit 3

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Learning Deep Learning: Unit 3

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Magnus Ekman

Instructeurs : Pearson

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niveau Intermédiaire

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6 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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 : Data Ethics
  • Catégorie : Computer Vision
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : Generative Model Architectures
  • Catégorie : Large Language Modeling
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : LLM Application
  • Catégorie : Image Analysis
  • Catégorie : Multimodal Prompts
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Artificial Intelligence
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Convolutional Neural Networks
  • Catégorie : Network Model

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Prompt Engineering
  • Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Generative AI

Détails à connaître

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Évaluations

5 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Learning Deep Learning"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • 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
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

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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