Mis à jour en mai 2025.Ce cours intègre désormais Coursera Coach ! Une façon plus intelligente d'apprendre avec des conversations interactives en temps réel qui vous aident à tester vos connaissances, à remettre en question les hypothèses et à approfondir votre compréhension à mesure que vous progressez dans le cours.Embarquez pour un voyage à travers le monde complexe de l'apprentissage profond et des réseaux neuronaux. Ce cours commence par une base sur l'histoire et les concepts fondamentaux des réseaux neurones, notamment les perceptrons et les structures multicouches. Au fur et à mesure de votre progression, vous explorerez les mécanismes de formation des réseaux neurones, couvrant les fonctions d'activation et l'algorithme de rétropropagation.

Le cours passe ensuite aux réseaux de neurones artificiels et à leurs applications dans le monde réel, en s'inspirant de l'architecture du cerveau humain. Vous obtiendrez des informations pratiques sur les couches d'entrée et de sortie, la fonction Sigmoïde et des ensembles de données clés tels que MNIST. Des sujets spécialisés tels que les réseaux feed-forward, la rétropropagation et les techniques de régularisation, y compris les stratégies d'abandon et la normalisation par lots, sont couverts en profondeur. Vous serez également initié à des frameworks puissants tels que TensorFlow et Keras. Le cours se termine par une étude approfondie des réseaux neuronaux convolutifs (CNN), en se concentrant sur leurs applications et leurs principes pour l'analyse d'images et de vidéos. Ce cours est idéal pour les professionnels de la technologie et les étudiants ayant une compréhension de base de la programmation et des mathématiques, en particulier l'algèbre linéaire, le calcul et les probabilités de base.