Le cours NVIDIA : Fundamentals of Deep learning est le deuxième cours de la préparation à l'examen (NCA-GENL) : NVIDIA-Certified Generative IA LLMs Associate spécialisation. Il présente aux apprenants les concepts et techniques de base de l'apprentissage profond, en s'appuyant sur les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique. Le cours couvre le traitement des données des neurones, la descente de gradient, l'entraînement du Perceptron, la propagation avant et arrière, les fonctions d'activation et les techniques avancées comme la classification multi-classe et les réseaux neuronaux convolutifs (CNN). Les apprenants exploreront également l'apprentissage par transfert à travers une démonstration pratique. Ce cours est structuré en deux modules, chaque module contenant des Leçons et des Conférences vidéo. Les apprenants suivront environ 3h30 à 4h de contenu vidéo, couvrant à la fois des concepts théoriques et des exercices pratiques. Chaque module comprend des quiz pour évaluer la compréhension des apprenants et renforcer les concepts clés. Modules du cours : Module 1 : Foundations of Deep learning Module 2 : Advanced Deep learning Techniques À la fin de ce cours, un apprenant sera en mesure de : - Comprendre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris 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'images - Appliquer l'apprentissage par transfert avec des modèles pré-entraînés pour améliorer les performances de l'apprentissage profond Ce cours est conçu pour les personnes qui cherchent à améliorer leurs compétences en apprentissage profond, en particulier celles qui visent à travailler avec des modèles IA génératifs et des LLM. Il est idéal pour les praticiens de l'IA, les scientifiques de données et les ingénieurs en apprentissage automatique qui recherchent une approche structurée pour maîtriser les concepts d'apprentissage profond.

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NVIDIA : Principes fondamentaux du Deep learning
Ce cours fait partie de Spécialisation Préparation à l'examen (NCA-GENL) : Les MFR de l'IA générative certifiés par NVIDIA

Instructeur : Whizlabs Instructor
Inclus avec
Expérience recommandée
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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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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