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Neural Networks and Computer Vision Foundations

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Neural Networks and Computer Vision Foundations

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Instructeur : Edureka

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niveau Débutant

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Ce que vous apprendrez

  • How neural networks work, including forward propagation, loss computation, and backpropagation

  • How to train, optimize, and regularize neural networks for stable convergence

  • How convolutional neural networks process images and learn visual features

  • How to build and evaluate end-to-end image classification and vision systems

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Transfer Learning
  • Catégorie : Machine Learning Methods
  • Catégorie : Artificial Intelligence
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Artificial Neural Networks
  • Catégorie : Matplotlib
  • Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Convolutional Neural Networks
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Catégorie : Image Analysis
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Computer Vision
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : Model Evaluation

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : NumPy
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)

Détails à connaître

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mars 2026

Évaluations

13 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation " Advanced Deep Learning Architectures"
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 4 modules dans ce cours

This module introduces neural networks from first principles, explaining how models compute predictions, measure error, and learn through backpropagation. Learners implement forward passes, training loops, and gradient flow to build a strong foundation in how neural networks learn.

Inclus

15 vidéos6 lectures4 devoirs

This module focuses on training neural networks efficiently and reliably using gradient descent, adaptive optimizers, and learning rate strategies. Learners apply regularization and normalization techniques to stabilize training and improve generalization.

Inclus

14 vidéos4 lectures4 devoirs

This module applies deep learning fundamentals to visual data, introducing convolutional neural networks and image representation. Learners build systems for classification, detection, segmentation, and similarity learning.

Inclus

12 vidéos4 lectures4 devoirs

This module consolidates learning through a hands-on vision project and final assessment. Learners demonstrate their ability to design, train, and evaluate complete deep learning systems.

Inclus

1 vidéo1 lecture1 devoir

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