Vous souhaitez vous lancer dans l’IA de pointe ? Ce cours est là pour vous y aider. Les ingénieurs en Deep Learning sont très convoités et la maîtrise de ce domaine vous ouvrira de nombreuses opportunités professionnelles. Le Deep Learning est également un nouveau « superpouvoir » qui vous permettra de développer des systèmes d’IA qui n’étaient même pas envisageables il y a encore quelques années.
Vous découvrirez dans ce cours les bases du Deep Learning. Une fois que vous l’aurez terminé, vous serez en mesure de :
- comprendre les grandes tendances technologiques sur lesquelles repose le Deep Learning ;
- développer, entraîner et utiliser des réseaux neuronaux profonds entièrement connectés ;
- mettre en œuvre des réseaux neuronaux efficaces (vectorisés) ;
- comprendre les principaux paramètres de l’architecture d’un réseau neuronal.
Ce cours ne se limitera pas à une description rapide ou superficielle du Deep Learning, mais vous expliquera également son fonctionnement. Une fois que vous l’aurez terminé, vous serez donc en mesure de l’utiliser dans vos propres applications. En outre, si vous recherchez un poste dans l’IA, vous aurez la capacité de répondre à des questions de base posées lors d’entretiens.
Il s’agit du premier cours de la Spécialisation Deep Learning.
Être en mesure d’expliquer les grandes tendances du développement du Deep Learning et comprendre comment et dans quelles situations il est appliqué aujourd’hui.
What's included
7 videos2 readings1 assignment
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7 videos•Total 76 minutes
Bienvenue•6 minutes
Qu’est-ce qu’un réseau neuronal ?•7 minutes
Apprentissage supervisé avec des réseaux neuronaux•8 minutes
Pourquoi le Deep Learning est-il en plein essor ?•10 minutes
À propos de ce cours•2 minutes
Ressources des cours•2 minutes
Entretien avec Geoffrey Hinton•40 minutes
2 readings•Total 20 minutes
Foire aux questions•10 minutes
Comment utiliser les forums de discussion•10 minutes
1 assignment•Total 30 minutes
Introduction au Deep Learning•30 minutes
Les bases des réseaux neuronaux
Week 2•8 hours to complete
Module details
Apprenez à résoudre un problème d’apprentissage automatique avec l’approche d’un réseau neuronal. Apprenez à utiliser la vectorisation pour accélérer vos modèles.
Calculer la sortie d’un réseau neuronal•10 minutes
Vectorisation sur plusieurs exemples•9 minutes
Explication de l’implémentation vectorisée•8 minutes
Fonctions d’activation•11 minutes
Pourquoi avez-vous besoin de fonctions d’activation non linéaires ?•6 minutes
Dérivées de fonctions d’activation•8 minutes
Descente du gradient pour les réseaux neuronaux•10 minutes
Intuition de la rétropropagation (facultatif)•16 minutes
Initialisation aléatoire•8 minutes
Entretien avec Ian Goodfellow•15 minutes
2 readings•Total 2 minutes
Clarification : fonction d’activation•1 minute
Clarification à propos de l’intuition de la rétropropagation à venir (facultatif)•1 minute
1 assignment•Total 30 minutes
Réseaux neuronaux peu profonds•30 minutes
1 programming assignment
Classification de données planaires avec une couche cachée•0 minutes
1 ungraded lab•Total 150 minutes
Classification de données planaires avec une couche cachée•150 minutes
Réseaux neuronaux profonds
Week 4•5 hours to complete
Module details
Comprendre les principaux calculs sur lesquels se fonde le Deep Learning, les utiliser pour élaborer et entraîner des réseaux neuronaux profonds et les appliquer à la vision par ordinateur.
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
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When will I have access to the lectures and assignments?
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I purchase the Certificate?
When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.