Les cours en Deep learning peuvent vous aider à comprendre comment fonctionnent les réseaux de neurones profonds, de la structure des modèles à leur entraînement. Vous pouvez développer des compétences en préparation des données, optimisation, évaluation et expérimentation. De nombreux cours utilisent des frameworks courants pour tester différents types de modèles.

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Connaissance de l'IA, Intelligence artificielle, Apprentissage profond, L'IA responsable, Apprentissage automatique, Éthique des données, Science des données, Intégrations AI, IA responsable, Réseaux neuronaux artificiels, L'activation de l'IA, Stratégie des produits d'IA, Apprentissage automatique appliqué
★ 4.8 (52 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Réduction de la dimensionnalité, Apprentissage profond, Réseaux neuronaux convolutifs, Analyse de régression, Apprentissage automatique, Architectures de modèles génératifs, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Autoencodeurs, Ingénierie des fonctionnalités, Apprentissage supervisé, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Science des données, IA générative, Apprentissage non supervisé, Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Réduction de dimensionnalité, Programmation en Python, Apprentissage par renforcement, Analyse exploratoire des données (AED), Analyse exploratoire des données, Analyse des séries temporelles et prévisions, Algorithmes de classification, Programmation Python
★ 4.6 (3,6 k) · Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Generative AI, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Computer Vision, Image Analysis, Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Autoencoders, Model Optimization, Vision Transformer (ViT), Artificial Neural Networks, Model Deployment, Model Training, Deep Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Embeddings, Machine Learning Methods, PyTorch (Machine Learning Library), AI Enablement, Artificial Intelligence
Avancées · Spécialisation · 1 à 3 mois

Coursera
Compétences que vous acquerrez: Model Deployment, Fine-tuning, PyTorch (Machine Learning Library), Model Evaluation, Model Training, Vision Transformer (ViT), Model Optimization, Transfer Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Natural Language Processing, Debugging, Containerization, Kubernetes, Docker (Software), Distributed Computing, Performance Tuning, Tensorflow, Deep Learning, Cloud Computing, Data Pipelines
Avancées · Spécialisation · 1 à 3 mois

Imperial College London
Compétences que vous acquerrez: Modèle de formation, Programmation informatique, Données Validation des données, Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage profond, Architectures de modèles génératifs, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Autoencodeurs, Évaluation du modèle, Pipelines de données, Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Apprentissage par transfert, IA générative, Réseau bayésien, Analyse d'images, Optimisation du modèle, Tensorflow, Validation des données, Statistiques bayésiennes, Apprentissage automatique appliqué
★ 4.8 (722) · Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Modèle de formation, Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage profond, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Évaluation du modèle, Apprentissage par transfert, Analyse d'images, Programmation en Python, Programmation Python
★ 4.4 (228) · Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Modèle de formation, Données Validation des données, Qualité des données, Contrôle continu, Évaluation du modèle, Apprentissage automatique, Déploiement des applications, Prétraitement de données, Maintenance des données, Surveillance du système, Données non structurées, Synthèse des données, Déploiement continu, Déploiement du modèle, Collecte des données, Optimisation du modèle, Prétraitement des données, Validation des données, Apprentissage automatique appliqué, Intégrité des données, MLOps (Machine Learning Operations), Collecte de données
★ 4.8 (3,4 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Modèle de formation, Intelligence artificielle, Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage profond, Prétraitement de données, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Apprentissage automatique, Évaluation du modèle, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Apprentissage par transfert, Pipelines de données, Mise au point, Vision par ordinateur, Optimisation du modèle, Programmation en Python, Prétraitement des données, Information et technologie géospatiales, Transformateur de vision (ViT), Programmation Python
★ 4.5 (693) · Avancées · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Recurrent Neural Networks (RNNs), Transfer Learning, Model Optimization, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Embeddings, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Fine-tuning, Image Analysis, Classification Algorithms, Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Computer Vision, Model Training, Forecasting, Machine Learning, Text Mining
★ 4.7 (6) · Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Modèle de formation, Apprentissage profond, Prétraitement de données, Réseaux neuronaux convolutifs, Évaluation du modèle, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Apprentissage par transfert, Mise au point, Vision par ordinateur, Analyse d'images, Prétraitement des données
★ 4.6 (49) · Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

Coursera
Compétences que vous acquerrez: Modèle de formation, Réseaux neuronaux convolutifs, Évaluation du modèle, Apprentissage par transfert, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Optimisation du modèle
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines
University of Illinois Urbana-Champaign
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage profond, Réseaux neuronaux convolutifs, Informatique de santé, Apprentissage automatique, Architectures de modèles génératifs, Autoencodeurs, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Évaluation du modèle, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Algorithmes d'apprentissage automatique, Soins de santé, Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, IA générative, Analyse d'images, Déploiement du modèle, Emboîtements, Réseaux neuronaux artificiels, Big Data, Apprentissage automatique appliqué
★ 3.3 (49) · Avancées · Spécialisation · 1 à 3 mois