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    • Deep Learning

    Cours de Deep learning en ligne

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    Explorez le catalogue de cours de Deep learning

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Deep learning

      Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Intelligence artificielle, Grand modèle de langage (LLM), Tensorflow, Apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Vision par ordinateur, Deep learning, Débogage, Programmation en Python, Apprentissage automatique appliqué, IA générative, Optimisation des performances, Traitement du langage naturel (NLP), Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Analyse d'images, MLOps (Apprentissage automatique), Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Prise de décision fondée sur les données, Réseaux neuronaux artificiels

      Préparer un diplôme

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      146 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Réseaux de neurones et Deep learning (apprentissage profond)

      Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Calculs, Algèbre linéaire, Apprentissage supervisé, Apprentissage automatique, Deep learning, Programmation en Python, Réseaux neuronaux artificiels

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      123 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      P

      Pearson

      Learning Deep Learning

      Compétences que vous acquerrez: Large Language Modeling, Deep Learning, Prompt Engineering, Image Analysis, PyTorch (Machine Learning Library), Tensorflow, LLM Application, Computer Vision, Responsible AI, Natural Language Processing, Generative AI, Artificial Neural Networks, Data Ethics, Multimodal Prompts, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Application Deployment, Time Series Analysis and Forecasting

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D
      S

      Plusieurs enseignants

      Apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Tensorflow, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Éthique des données, Arbre de décision, Apprentissage supervisé, Apprentissage non supervisé, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Apprentissage automatique, NumPy, Deep learning, Apprentissage par renforcement, Arbre de classification et de régression (CART), Modélisation prédictive, Apprentissage automatique appliqué, Algorithme de forêt aléatoire, Jupyter, Ingénierie des caractéristiques, Programmation en Python, IA responsable

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      36 k avis

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      Statut : Compétences en IA
      Compétences en IA
      I

      IBM

      IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

      Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Reinforcement Learning, Deep Learning, Unsupervised Learning, Machine Learning Methods, Generative AI, Artificial Neural Networks, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Computer Vision, Artificial Intelligence, Machine Learning, Natural Language Processing, Predictive Modeling, Machine Learning Algorithms, Probability & Statistics, Network Architecture, Supervised Learning

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      4 k avis

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avec Keras

      Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Tensorflow, Analyse de régression, Apprentissage automatique, Architecture de réseau, Algorithmes d'apprentissage automatique, Deep learning, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Traitement du langage naturel (NLP), Analyse d'images, Vision par ordinateur, Réseaux neuronaux artificiels

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      2 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Apprentissage profond avec PyTorch

      Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Architecture de réseau, Apprentissage supervisé, Deep learning, Apprentissage automatique, Vision par ordinateur, Réseaux neuronaux artificiels

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      64 avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      Illinois Tech

      Deep Learning

      Compétences que vous acquerrez: Deep Learning, Generative AI, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), PyTorch (Machine Learning Library), Network Architecture, Tensorflow, Computer Vision, Natural Language Processing, Machine Learning, Performance Tuning

      Préparer un diplôme

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      24 avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      MathWorks

      Deep Learning for Computer Vision

      Compétences que vous acquerrez: Computer Vision, Anomaly Detection, Image Analysis, Matlab, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Unsupervised Learning, Application Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Data Visualization, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Data Synthesis, Performance Tuning, Classification And Regression Tree (CART), Data Analysis, Data Validation, Medical Imaging

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      28 avis

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      Imperial College London

      TensorFlow 2 pour l'apprentissage profond

      Compétences que vous acquerrez: Pipelines de données, Apprentissage non supervisé, Tensorflow, Apprentissage supervisé, Apprentissage automatique, Statistiques bayésiennes, Programmation informatique, Réseaux neuronaux artificiels, Deep learning, Modélisation prédictive, Architectures de modèles génératifs, Apprentissage automatique appliqué, Traitement du langage naturel (NLP), Validation des données, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Analyse d'images, Développement du programme, Vision par ordinateur, Traitement des données

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      714 avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      P

      Packt

      Advanced Machine Learning, Big Data, and Deep Learning

      Compétences que vous acquerrez: Apache Spark, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Tensorflow, A/B Testing, Big Data, Data Ethics, Applied Machine Learning, Data Processing, Machine Learning Software, Artificial Neural Networks, Machine Learning Algorithms, Data Cleansing, Machine Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Artificial Intelligence, Supervised Learning, Statistical Hypothesis Testing, Dimensionality Reduction, Reinforcement Learning

      Avancées · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM Machine Learning

      Compétences que vous acquerrez: Science des données, Apprentissage non supervisé, Tests d'hypothèses statistiques, Analyse de régression, Apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Architectures de modèles génératifs, Deep learning, Apprentissage supervisé, Réduction de dimensionnalité, Modélisation prédictive, Apprentissage par renforcement, Inférence statistique, Apprentissage automatique appliqué, Méthodes statistiques, Ingénierie des caractéristiques, Programmation en Python, Analyse exploratoire des données (AED), Traitement des données, Analyse des Données

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      3,3 k avis

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    1234…505

    En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur deep learning .

    • Deep learning: DeepLearning.AI
    • Réseaux de neurones et Deep learning (apprentissage profond): DeepLearning.AI
    • Learning Deep Learning: Pearson
    • Apprentissage automatique: DeepLearning.AI
    • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
    • Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avec Keras: IBM
    • Apprentissage profond avec PyTorch: IBM
    • Deep Learning: Illinois Tech
    • Deep Learning for Computer Vision: MathWorks
    • TensorFlow 2 pour l'apprentissage profond: Imperial College London

    Compétences que vous avez acquises en Machine Learning

    Programmation En Python (33)
    TensorFlow (32)
    Deep Learning (30)
    Réseau De Neurones Artificiels (24)
    Big Data (18)
    Classification Statistique (17)
    Apprentissage Par Renforcement (13)
    Algèbre (10)
    Bayésien (10)
    Algèbre Linéaire (10)
    Régression Linéaire (9)
    NumPy (9)

    Questions fréquentes sur Deep Learning

    deep learning est une application puissante d'algorithmes d'apprentissage automatique (ML) modelés sur des systèmes biologiques de traitement de l'information appelés réseaux neuronaux artificiels (ANN). L'apprentissage automatique est une technique d'intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d'apprendre automatiquement à partir de données sans programmation explicite, et deep learning exploite plusieurs couches de réseaux neuronaux interconnectés pour générer des informations plus sophistiquées.

    Bien que ce domaine de l'informatique soit relativement récent, il est déjà utilisé dans un nombre croissant d'applications importantes. deep learning excelle dans la reconnaissance automatique d'images, également connue sous le nom de vision par ordinateur, qui est utilisée pour créer des systèmes de reconnaissance faciale précis et pour conduire en toute sécurité des véhicules autonomes. Cette approche est également utilisée pour les applications de reconnaissance vocale et de traitement du langage naturel (NLP), qui permettent aux ordinateurs d'interagir avec les utilisateurs humains par le biais de commandes vocales.

    Les algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression logistique sont essentiels pour créer des applications deep learning, de même que les langages de programmation couramment utilisés tels que Tensorflow et Python. Ces langages de programmation sont généralement préférés pour l'enseignement et l'apprentissage dans ce domaine en raison de leur flexibilité et de leur relative accessibilité - une priorité importante compte tenu de la pertinence du site deep learning pour un large éventail de professionnels n'ayant pas de formation en informatique. ‎

    Oui, Coursera propose une variété de cours gratuits sur de nombreux sujets, y compris le Deep learning. Bien que vous puissiez accéder gratuitement à la plupart des supports de cours en auditant les cours, cela n'inclut pas les devoirs notés ou un certificat d'achèvement. Pour ceux qui souhaitent obtenir un certificat afin de présenter leur apprentissage ou d'améliorer leur profil professionnel, Coursera offre la possibilité d'acheter le cours. En outre, Coursera propose des essais gratuits ou une aide financière aux apprenants qui remplissent les conditions requises, ce qui rend les certifications plus accessibles à tous.‎

    Certainement - en fait, Coursera est l'un des meilleurs endroits pour apprendre sur deep learning. Grâce à un partenariat avec deeplearning.ai et l'université de Stanford, Coursera propose des cours ainsi qu'une spécialisation dispensés par certains des penseurs et éducateurs pionniers dans ce domaine. Vous pouvez également suivre des cours et vous spécialiser auprès de leaders de l'industrie tels que Google Cloud et Intel, ou obtenir un certificat professionnel auprès d'IBM. Le Projet Guidé offre également la possibilité d'acquérir des compétences sur deep learning grâce à des tutoriels pratiques dirigés par des enseignants expérimentés, ce qui vous permet d'apprendre en toute confiance. ‎

    Les compétences ou l'expérience que vous devrez peut-être avoir avant d'étudier deep learning, et qui peuvent vous aider à mieux comprendre un concept avancé tel que deep learning, peuvent inclure la lecture de la langue des signes, la génération de musique et le traitement du langage naturel (NLP), en plus de beaucoup d'autres. Si vous avez une connaissance de Python 3 et que vous comprenez les concepts de base des algorithmes généraux d'apprentissage automatique et de deep learning, vous pouvez avoir les compétences nécessaires pour apprendre cette Spécialisation. Vous pouvez également vous renseigner sur les probabilités et statistiques pour étudier les concepts de deep learning. Les mathématiques de base, telles que l'algèbre et le calcul, sont également un prérequis important pour deep learning car elles sont liées à l'apprentissage automatique et à la science des données. De même, si vous avez travaillé dans les domaines de la technologie ou de l'intelligence artificielle (IA), vous avez peut-être l'expérience nécessaire pour étudier deep learning. ‎

    Le type de personne le mieux placé pour étudier deep learning est celui qui est à l'aise avec les statistiques, la programmation, le calcul avancé, l'algèbre avancée et l'ingénierie. deep learning bénéficie d'une personne passionnée par le travail dans les domaines de l'IA qui peut créer des types de réseaux deep learning qui aident les machines à exécuter des fonctions humaines. La personne la mieux placée pour s'informer sur le site deep learning a tout intérêt à comprendre comment l'intelligence est construite pour faire fonctionner toutes sortes de choses, des voitures sans conducteur aux appareils mobiles, en passant par les systèmes de négociation d'actions et les équipements de chirurgie robotique, par exemple. deep learning bénéficie à une personne ayant pour objectif de travailler avec des systèmes tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le NLP, la reconnaissance audio, les systèmes bioinformatiques et l'analyse d'images médicales. ‎

    Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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