Cours en Réseaux de neurones
Les cours en réseaux de neurones peuvent vous aider à comprendre comment fonctionnent ces architectures, comment elles apprennent et comment elles sont évaluées. Vous pouvez développer des compétences en préparation des données, optimisation, conception de modèles et expérimentation.
Cours et certificats populaires en Réseaux de neurones
Statut : Essai gratuitDeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Algèbre linéaire, Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Réseaux neuronaux convolutifs, Programmation en Python, Calculs, Apprentissage automatique appliqué, Réseaux neuronaux artificiels
Statut : Essai gratuitCompétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Architecture de réseau, Deep learning, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Arbre de classification et de régression (CART), Autoencodeurs, Réseaux neuronaux convolutifs, Évaluation de modèles, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage automatique appliqué, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Analyse d'images, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage par transfert, Analyse de régression
Statut : Essai gratuitDeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage automatique, Débogage, Emboîtements, Visage étreint, Vision par ordinateur, MLOps (Apprentissage automatique), Deep learning, Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Réseaux neuronaux convolutifs, Prétraitement de données, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage automatique appliqué, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Analyse d'images, Optimisation des performances, Apprentissage par transfert, Réseaux neuronaux artificiels, Tensorflow
Statut : Essai gratuitCompétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Prétraitement de données, Évaluation de modèles, Méthodes statistiques, Réseaux neuronaux artificiels, Probabilités et statistiques, Régression logistique, Tensorflow, Analyse de régression
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Responsible AI, Autoencoders, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Ethics, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Reinforcement Learning, Generative AI, Generative Adversarial Networks (GANs), Machine Learning Algorithms, Model Deployment, Debugging, Artificial Intelligence, Image Analysis, Unsupervised Learning, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Computer Vision
Statut : Essai gratuitDeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Vision par ordinateur, Deep learning, Apprentissage par transfert, Réseaux neuronaux artificiels, Réseaux neuronaux convolutifs, Prétraitement de données, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Analyse d'images, Tensorflow
Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?
Statut : NouveauStatut : Essai gratuitDartmouth College
Compétences que vous acquerrez: Supervised Learning, Bayesian Network, Logistic Regression, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Model Evaluation, Statistical Machine Learning, Probability & Statistics, Bayesian Statistics, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Statistical Methods, Artificial Intelligence, Regression Analysis, Classification Algorithms, Statistical Inference
Statut : NouveauStatut : Essai gratuitCompétences que vous acquerrez: Applied Machine Learning, Analysis, Performance Analysis
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Vision par ordinateur, Algèbre linéaire, Deep learning, Apprentissage supervisé, Évaluation de modèles, Probabilité, Réseaux neuronaux artificiels, Algorithmes, Réseaux neuronaux convolutifs, Méthodes statistiques, Analyse d'images
Statut : Essai gratuitCompétences que vous acquerrez: Model Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Recurrent Neural Networks (RNNs), Tensorflow, Artificial Intelligence, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Text Mining, Machine Learning, Natural Language Processing, Deep Learning, Predictive Modeling, Classification Algorithms, Supervised Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Network Architecture, Embeddings, Data Science
Statut : NouveauStatut : PrévisualisationCompétences que vous acquerrez: Exploratory Data Analysis, Feature Engineering, Data Analysis, Data Preprocessing, Model Evaluation, Data Cleansing, Data Transformation, Predictive Modeling, Pandas (Python Package), Applied Machine Learning, Statistical Methods, Regression Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks
Statut : Essai gratuitDeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Apprentissage automatique, Vérification et validation, Évaluation de modèles, Réseaux neuronaux artificiels, Tensorflow, Prétraitement de données, Optimisation des performances
Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?
En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur neural networks .
- Réseaux de neurones et Deep learning (apprentissage profond): DeepLearning.AI
- Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avec Keras: IBM
- Deep learning: DeepLearning.AI
- Introduction aux réseaux de neurones et à PyTorch: IBM
- Foundations of Neural Networks: Johns Hopkins University
- Réseaux neuronaux convolutifs: DeepLearning.AI
- Practical Machine Learning: Foundations to Neural Networks: Dartmouth College
- Debug Neural Networks: Analyze Training Dynamics: Coursera
- Introduction aux réseaux neuronaux: Johns Hopkins University
- Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python: Packt
