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NVIDIA : Principes fondamentaux du Deep learning

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NVIDIA : Principes fondamentaux du Deep learning

Whizlabs Instructor

Instructeur : Whizlabs Instructor

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les fondamentaux du deep learning, notamment le traitement des données des neurones et l'entraînement des modèles.

  • Mettre en œuvre la classification multi-classe et les CNN pour les tâches de reconnaissance d'image.

  • Appliquer l'apprentissage par transfert avec des modèles pré-entraînés pour améliorer les performances du Deep learning.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
  • Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
  • Catégorie : Deep learning
  • Catégorie : PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
  • Catégorie : Architecture de réseau
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Vision par ordinateur
  • Catégorie : Analyse d'images
  • Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
  • Catégorie : Algèbre linéaire
  • Catégorie : Apprentissage supervisé
  • Catégorie : Traitement des données

Détails à connaître

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Préparation à l'examen (NCA-GENL) : Les MFR de l'IA générative certifiés par NVIDIA
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • 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

Il y a 2 modules dans ce cours

Bienvenue à la semaine 1 du cours NVIDIA : Les fondamentaux du Deep learning. Cette semaine, nous allons couvrir les bases du Deep learning. Nous explorerons la façon dont les données sont traitées dans un neurone et découvrirons la Descente gradient. Ensuite, nous ferons une démonstration de l'entraînement d'un Perceptron et nous plongerons dans la Propagation avant et la Propagation arrière dans les réseaux d'apprentissage profond. Enfin, nous nous pencherons sur les fonctions d'activation à l'aide d'une démonstration pratique. À la fin de la semaine, vous aurez une solide compréhension de ces concepts fondamentaux.

Inclus

9 vidéos2 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

Bienvenue à la semaine 2 du cours NVIDIA : Cours sur les fondamentaux du Deep learning. Cette semaine, nous allons nous plonger dans les techniques avancées de Deep learning, où nous apprendrons la classification multi-classe à l'aide du jeu de données MNIST et explorerons comment les modèles d'apprentissage profond peuvent être appliqués pour les tâches de classification. Nous couvrirons l'entraînement d'un classificateur multiclasse et les méthodes d'ajustement et d'évaluation des performances du modèle. Ensuite, nous acquerrons une compréhension approfondie des réseaux neuronaux convolutifs (CNN), qui sont essentiels pour les tâches de reconnaissance d'image. Nous explorerons également les techniques d'Apprentissage par transfert, qui nous permettent d'exploiter des modèles pré-entraînés pour de nouvelles tâches. À la fin de la semaine, nous mettrons en œuvre l'Apprentissage par transfert sur un ensemble de données d'images à travers une démo pratique, renforçant ainsi votre compréhension de ces techniques avancées.

Inclus

5 vidéos3 lectures2 devoirs

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