Ce programme complet de Deep learning vous dotera de compétences avancées en TensorFlow, Keras, réseaux neurones récurrents (RNN) et réseaux neuronaux. Vous apprendrez à mettre en œuvre des modèles et des cadres d'IA de pointe pour relever les défis du monde réel et conduire des innovations impactantes.À la fin de ce cours, vous serez en mesure de : - Maîtriser TensorFlow et Keras : Apprendre l'architecture, les fonctionnalités et les mises à jour de TensorFlow de 1.0 à 2.0, et utiliser Keras pour le traitement des données et la détection d'objets - Appliquer les RNN et les LSTM : Comprenez les réseaux de neurones récurrents, abordez le problème du gradient et mettez en œuvre des réseaux à mémoire court terme et long terme (LSTM) pour des tâches telles que l'analyse de séries temporelles et le traitement du langage naturel - Explorez les réseaux de neurones : Plongez dans les réseaux neuronaux feedforward, convolutifs et récurrents pour comprendre leurs applications et leurs fonctionnalités - Développez des solutions IA pratiques : Construisez et déployez des modèles d'IA avancés pour résoudre des problèmes du monde réel dans diverses industries. Guidé par des experts, vous acquerrez l'expertise technique et les connaissances pratiques nécessaires pour exceller dans le domaine en évolution rapide de l'apprentissage profond.



Les frameworks de Deep learning et les réseaux de neurones simplifiés
Ce cours fait partie de Spécialisation ML IA avec l'apprentissage profond et les modèles supervisés

Instructeur : Simplilearn Instructor
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Maîtriser TensorFlow et Keras pour la construction de modèles et la détection d'objets
Appliquer les réseaux RNN et LSTM pour les tâches liées aux données séquentielles
Exploration des réseaux neuronaux feedforward, convolutifs et récurrents
Construire et déployer des modèles d'IA pour résoudre des défis du monde réel
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Keras (bibliothèque de réseaux neurones)
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Analyse d'images
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Vision par ordinateur
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

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Ce programme complet de Deep learning vous dotera de compétences avancées en TensorFlow, Keras, réseaux neurones récurrents (RNN) et réseaux neuronaux. Vous apprendrez à mettre en œuvre des modèles et des cadres d'IA de pointe pour relever les défis du monde réel et conduire des innovations impactantes. Guidé par des experts, vous acquerrez l'expertise technique et les connaissances pratiques nécessaires pour exceller dans le domaine en pleine évolution du Deep learning.
Inclus
11 vidéos2 lectures1 devoir
Explorez les réseaux de neurones, les RNN et les LSTM, et mettez en œuvre des modèles d'apprentissage profond à l'aide de Keras.
Inclus
15 vidéos2 lectures1 devoir
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Foire Aux Questions
TensorFlow et PyTorch font partie des frameworks les plus populaires pour l'apprentissage profond, offrant des bibliothèques robustes, un soutien de la communauté et une grande flexibilité pour la construction et l'entraînement de réseaux neuronaux.
Commencez par les bases de l'IA et de l'apprentissage automatique, puis progressez vers les réseaux neurones et les frameworks comme TensorFlow ou PyTorch. La pratique avec des projets et des cours en ligne peut accélérer l'apprentissage.
Les trois types d'apprentissage sont l'apprentissage supervisé (utilisant des données étiquetées), l'apprentissage non supervisé (travaillant avec des données non étiquetées) et l'apprentissage par renforcement (entraînement par le biais de récompenses et de pénalités).
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