Cours en Deep learning
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.
Cours et certificats populaires en Deep learning
Statut : Essai gratuitDeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Réseaux neuronaux convolutifs, Deep learning, Visage étreint, Tensorflow, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Grand modèle de langage (LLM), Apprentissage supervisé, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage automatique, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Vision par ordinateur, Apprentissage par transfert, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage automatique appliqué, Évaluation de modèles, Intelligence artificielle, Emboîtements, Analyse d'images
Statut : Essai gratuitDeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux convolutifs, Deep learning, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Apprentissage supervisé, Apprentissage automatique, Programmation en Python, Optimisation des performances, Apprentissage automatique appliqué, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Algèbre linéaire, Algorithmes, Réseaux neuronaux artificiels
Statut : Essai gratuitStatut : Compétences en IACompétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Unsupervised Learning, Model Evaluation, Recurrent Neural Networks (RNNs), Tensorflow, Vision Transformer (ViT), Generative Adversarial Networks (GANs), Transfer Learning, Image Analysis, Autoencoders, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Generative AI, Time Series Analysis and Forecasting, Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Deployment
Statut : Essai gratuitCompétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Réseaux neuronaux convolutifs, Algorithmes d'apprentissage automatique, Deep learning, Autoencodeurs, Tensorflow, Apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Vision par ordinateur, Apprentissage par transfert, Algorithmes, Apprentissage automatique appliqué, Réseaux neuronaux artificiels, Analyse d'images, Analyse de régression, Évaluation de modèles
Statut : Essai gratuitCompétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Réseaux neuronaux convolutifs, Deep learning, Régression logistique, Apprentissage supervisé, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Apprentissage automatique, Algorithmes de classification, Réseaux neuronaux artificiels, Évaluation de modèles, Apprentissage automatique appliqué
Statut : Essai gratuitPlusieurs enseignants
Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Tensorflow, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Éthique des données, Apprentissage non supervisé, Apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Algorithme de forêt aléatoire, NumPy, Modélisation prédictive, Algorithmes de classification, Apprentissage automatique appliqué, Intelligence artificielle, Apprentissage par transfert, Jupyter, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage par renforcement, Arbre de décision, Évaluation de modèles, Prétraitement de données
Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?
Statut : NouveauStatut : Essai gratuitStatut : Compétences en IADeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Model Deployment, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Generative AI, Deep Learning, Image Analysis, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Embeddings, Artificial Neural Networks, Model Evaluation, Data Preprocessing, Software Visualization, Computer Vision, Natural Language Processing, Machine Learning
Statut : NouveauStatut : Essai gratuitPearson
Compétences que vous acquerrez: Large Language Modeling, Deep Learning, Prompt Engineering, Image Analysis, Model Deployment, Recurrent Neural Networks (RNNs), PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Tensorflow, Vision Transformer (ViT), LLM Application, Transfer Learning, Computer Vision, Responsible AI, Natural Language Processing, Embeddings, Keras (Neural Network Library), Generative AI, Artificial Neural Networks, Multimodal Prompts
Statut : Essai gratuitIllinois Tech
Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), IA générative, Deep learning, Réseaux neuronaux convolutifs, Traitement du langage naturel (NLP), Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Déploiement du modèle, Architecture de réseau, Vision par ordinateur, Réseaux antagonistes génératifs (GAN), Apprentissage par transfert, Évaluation de modèles, Réseaux neuronaux artificiels, Analyse d'images
Statut : Essai gratuitImperial College London
Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux convolutifs, Pipelines de données, Autoencodeurs, Deep learning, Tensorflow, Apprentissage supervisé, Traitement du langage naturel (NLP), Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Vision par ordinateur, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage par transfert, Déploiement du modèle, Statistiques bayésiennes, Prétraitement de données, Apprentissage automatique appliqué, Architectures de modèles génératifs, Évaluation de modèles, Analyse d'images, Distribution de probabilité
Statut : Essai gratuitCompétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), IA générative, Réseaux neuronaux convolutifs, Deep learning, Ingénierie de requête, Génération augmentée de récupération, Apprentissage non supervisé, Candidature au LLM, Apprentissage supervisé, Apprentissage automatique, Grand modèle de langage (LLM), Programmation en Python, Science des données, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Apprentissage automatique appliqué, PySpark, Architectures de modèles génératifs, Évaluation de modèles, Vision par ordinateur, Apache Spark
Statut : Essai gratuitCompétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux convolutifs, Analyse des séries temporelles et prévisions, Nettoyage des données, Deep learning, Apprentissage non supervisé, Autoencodeurs, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage supervisé, Réseaux antagonistes génératifs (GAN), Inférence statistique, Programmation en Python, Apprentissage automatique, Algorithmes de classification, Science des données, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Apprentissage automatique appliqué, Prétraitement de données, Réduction de dimensionnalité, Ingénierie des caractéristiques
Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?
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
- 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
- Apprentissage automatique: DeepLearning.AI
- PyTorch for Deep Learning: DeepLearning.AI
- Learning Deep Learning: Pearson
- Deep learning: Illinois Tech
- TensorFlow 2 pour l'apprentissage profond: Imperial College London
