Deep Learning

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neurones artificiels avec plusieurs couches - également connus sous le nom de réseaux neurones profonds - pour modéliser et comprendre des modèles et des relations complexes dans les ensembles de données. Le catalogue Deep Learning de Coursera vous enseigne les principes et méthodes sous-jacents du Deep Learning. Vous apprendrez à construire et à déployer des réseaux neurones profonds, à utiliser diverses techniques pour former et optimiser les modèles d'apprentissage profond, et à comprendre leurs applications à travers diverses industries, y compris les soins de santé, la finance et les véhicules autonomes. Vous saisirez davantage les concepts de réseaux convolutifs, de réseaux récurrents et de réseaux antagonistes génératifs, vous préparant ainsi à divers rôles dans le domaine de l'IA et de la science des données.
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    A Data Scientist analyzes large datasets to uncover insights, using statistics, machine learning, and visualization to inform business strategies.

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    A Machine Learning Engineer builds and optimizes algorithms that enable computers to learn from data, using large datasets and neural networks.

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    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Débogage, Prise de décision fondée sur les données, Réseaux neuronaux artificiels, Deep learning, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Apprentissage automatique appliqué, Optimisation des performances

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    University of Colorado Boulder

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    Compétences que vous acquerrez: Responsible AI, LLM Application, Prompt Patterns, Generative Model Architectures, Regulatory Compliance, AI Product Strategy, Organizational Structure, Stakeholder Management, Deep Learning, Natural Language Processing

  • Statut : Essai gratuit

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Intelligence artificielle, Deep learning, Vision par ordinateur, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Programmation en Python, Keras (bibliothèque de réseaux neurones)

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    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Intelligence artificielle, Stratégie commerciale, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage supervisé, Tensorflow, Apprentissage non supervisé, Réseaux neuronaux artificiels, Deep learning, Apprentissage par renforcement, Analyse d'images

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    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Traitement des données, Tensorflow, Réseaux neuronaux artificiels, Analyse des séries temporelles et prévisions, Prévisions, Deep learning, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Modélisation prédictive

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