IBM

Certificat Professionnel IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

IBM

Certificat Professionnel IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

Fast-track your deep learning engineering career.

Build the deep learning expertise employers are looking for in just 3 months

IBM Skills Network Team
Wojciech 'Victor' Fulmyk
Ricky Shi

Instructeurs : IBM Skills Network Team

15 117 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise

des 4,223 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise

des 4,223 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Job-ready deep learning skills using PyTorch, Keras, and TensorFlow employers are looking for - in just 3 months!

  • How to create shareable projects, deep learning models, and neural networks using Keras and PyTorch.

  • How to train linear and logistic regression models, optimize with gradient descent using PyTorch, and create custom models with Keras.

  • How to build advanced CNNs and transformer models and build CNNs with effective layers and activations… and more.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Artificial Neural Networks
  • Catégorie : Convolutional Neural Networks
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Fine-tuning
  • Catégorie : Logistic Regression
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Catégorie : Reinforcement Learning
  • Catégorie : Transfer Learning
  • Catégorie : Unsupervised Learning

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Autoencoders
  • Catégorie : Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Keras (Neural Network Library)
  • Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Vision Transformer (ViT)

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

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

Faites progresser votre carrière avec des compétences recherchées

  • Recevez une formation professionnelle par IBM
  • Démontrez vos compétences techniques
  • Obtenez un certificat reconnu par les employeurs auprès de IBM

Certificat professionnel - série de 5 cours

Ce que vous apprendrez

  • Describe the foundational concepts of deep learning, neurons, and artificial neural networks to solve real-world problems

  • Explain the core concepts and components of neural networks and the challenges of training deep networks

  • Build deep learning models for regression and classification using the Keras library, interpreting model performance metrics effectively.

  • Design advanced architectures, such as CNNs, RNNs, and transformers, for solving specific problems like image classification and language modeling

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Model Training
Catégorie : Keras (Neural Network Library)
Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
Catégorie : Autoencoders
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Network Architecture
Catégorie : Convolutional Neural Networks
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Transfer Learning
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Machine Learning Methods
Deep Learning with Keras and Tensorflow

Deep Learning with Keras and Tensorflow

COURS 2, 23 heures

Ce que vous apprendrez

  • Create custom layers and models in Keras and integrate Keras with TensorFlow 2.x

  • Develop advanced convolutional neural networks (CNNs) using Keras

  • Develop Transformer models for sequential data and time series prediction

  • Explain key concepts of Unsupervised learning in Keras, Deep Q-networks (DQNs), and reinforcement learning

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Keras (Neural Network Library)
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Model Training
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Transfer Learning
Catégorie : Reinforcement Learning
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Autoencoders
Catégorie : Generative Adversarial Networks (GANs)
Catégorie : Convolutional Neural Networks
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : Generative Model Architectures
Introduction to Neural Networks and PyTorch

Introduction to Neural Networks and PyTorch

COURS 3, 19 heures

Ce que vous apprendrez

  • Get hands-on building, training, and evaluating PyTorch models you can showcase in your professional portfolio

  • Gain practical experience with tensors, datasets, and automatic differentiation using PyTorch core tools, including autograd and DataLoader

  • Develop linear regression models using gradient descent, mini-batch optimization, and training/validation splits to evaluate model performance

  • ·Apply cross-entropy loss, sigmoid-based classification, and advanced optimization techniques to build logistic regression models in PyTorch

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Logistic Regression
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Probability & Statistics
Deep Learning with PyTorch

Deep Learning with PyTorch

COURS 4, 19 heures

Ce que vous apprendrez

  • Key concepts on Softmax regression and understand its application in multi-class classification problems.

  • How to develop and train shallow neural networks with various architectures.

  • Key concepts of deep neural networks, including techniques like dropout, weight initialization, and batch normalization.

  • How to develop convolutional neural networks, apply layers and activation functions.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Classification Algorithms
Catégorie : Convolutional Neural Networks
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Model Training
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
AI Capstone Project with Deep Learning

AI Capstone Project with Deep Learning

COURS 5, 15 heures

Ce que vous apprendrez

  • Demonstrate your hands-on skills in building deep learning models using Keras and PyTorch to solve real-world image classification problems

  • Showcase your expertise in designing and implementing a complete deep learning pipeline, including data loading, augmentation, and model validation

  • Highlight your practical skills in applying CNNs and vision transformers to domain-specific challenges like geospatial land classification

  • Communicate your project outcomes effectively through a model evaluation

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Keras (Neural Network Library)
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Convolutional Neural Networks
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Model Training
Catégorie : Vision Transformer (ViT)
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Transfer Learning
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Fine-tuning
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Geospatial Information and Technology
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Python Programming

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeurs

IBM Skills Network Team
92 Cours1 981 404 apprenants
Wojciech 'Victor' Fulmyk
IBM
9 Cours126 547 apprenants

Offert par

IBM

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Coursera Plus

Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus

Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - tous inclus dans votre abonnement.

Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne

Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne

Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires

Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique

Foire Aux Questions

¹Basé sur les réponses au sondage sur les résultats des étudiants Coursera, États-Unis, 2021.