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.
Das ist alles enthalten
7 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
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7 Videos•Insgesamt 76 Minuten
Bienvenue•6 Minuten
Qu’est-ce qu’un réseau neuronal ?•7 Minuten
Apprentissage supervisé avec des réseaux neuronaux•8 Minuten
Pourquoi le Deep Learning est-il en plein essor ?•10 Minuten
À propos de ce cours•2 Minuten
Ressources des cours•2 Minuten
Entretien avec Geoffrey Hinton•40 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 20 Minuten
Foire aux questions•10 Minuten
Comment utiliser les forums de discussion•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Introduction au Deep Learning•30 Minuten
Les bases des réseaux neuronaux
Week2•8 Stunden abzuschließen
Moduldetails
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 Minuten
Vectorisation sur plusieurs exemples•9 Minuten
Explication de l’implémentation vectorisée•8 Minuten
Fonctions d’activation•11 Minuten
Pourquoi avez-vous besoin de fonctions d’activation non linéaires ?•6 Minuten
Dérivées de fonctions d’activation•8 Minuten
Descente du gradient pour les réseaux neuronaux•10 Minuten
Intuition de la rétropropagation (facultatif)•16 Minuten
Initialisation aléatoire•8 Minuten
Entretien avec Ian Goodfellow•15 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 2 Minuten
Clarification : fonction d’activation•1 Minute
Clarification à propos de l’intuition de la rétropropagation à venir (facultatif)•1 Minute
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Réseaux neuronaux peu profonds•30 Minuten
1 Programmieraufgabe
Classification de données planaires avec une couche cachée•0 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 150 Minuten
Classification de données planaires avec une couche cachée•150 Minuten
Réseaux neuronaux profonds
Week4•5 Stunden abzuschließen
Moduldetails
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.
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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.