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Explorez le catalogue de cours de Deep learning

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    Deep learning

    Compétences que vous acquerrez: Débogage, Prise de décision fondée sur les données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Algèbre linéaire, IA générative, Tensorflow, Apprentissage supervisé, Grand modèle de langage (LLM), Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Intelligence artificielle, Traitement du langage naturel (NLP), PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Vision par ordinateur, Deep learning, Programmation en Python, Apprentissage automatique appliqué, Optimisation des performances, Analyse d'images

    Préparer un diplôme

    4,8
    évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
    ·
    147 k avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    Réseaux de neurones et Deep learning (apprentissage profond)

    Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Algèbre linéaire, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Deep learning, Calculs, Programmation en Python

    4,9
    évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
    ·
    123 k avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Statut : Compétences en IA
    Compétences en IA
    I

    IBM

    IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

    Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Reinforcement Learning, Unsupervised Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Generative AI, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Computer Vision, Artificial Intelligence, Machine Learning, Regression Analysis, Network Architecture, Network Model, Predictive Modeling, Natural Language Processing, Probability & Statistics

    4,5
    évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
    ·
    4 k avis

    Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D
    S

    Plusieurs enseignants

    Apprentissage automatique

    Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, IA responsable, Tensorflow, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Arbre de décision, Modélisation prédictive, Éthique des données, Apprentissage supervisé, Apprentissage non supervisé, Apprentissage automatique, NumPy, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Apprentissage par renforcement, Algorithme de forêt aléatoire, Deep learning, Arbre de classification et de régression (CART), Ingénierie des caractéristiques, Jupyter, Apprentissage automatique appliqué, Programmation en Python

    4,9
    évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
    ·
    36 k avis

    Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avec Keras

    Compétences que vous acquerrez: Analyse de régression, Tensorflow, Architecture de réseau, Apprentissage automatique, Traitement du langage naturel (NLP), Vision par ordinateur, Réseaux neuronaux artificiels, Deep learning, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Modèle de réseau, Analyse d'images

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    2 k avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Apprentissage profond avec PyTorch

    Compétences que vous acquerrez: Architecture de réseau, Apprentissage supervisé, Vision par ordinateur, Apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Deep learning, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)

    4,4
    évaluation, 4,4 sur 5 étoiles
    ·
    68 avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    Illinois Tech

    Deep Learning

    Compétences que vous acquerrez: Deep Learning, Generative AI, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), PyTorch (Machine Learning Library), Network Architecture, Tensorflow, Computer Vision, Natural Language Processing, Machine Learning, Performance Tuning

    Préparer un diplôme

    4,5
    évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
    ·
    24 avis

    Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    Imperial College London

    TensorFlow 2 pour l'apprentissage profond

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage non supervisé, Apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Modélisation prédictive, Tensorflow, Programmation informatique, Traitement du langage naturel (NLP), Vision par ordinateur, Développement du programme, Deep learning, Réseaux neuronaux artificiels, Pipelines de données, Architectures de modèles génératifs, Apprentissage automatique appliqué, Analyse d'images, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Traitement des données, Statistiques bayésiennes, Validation des données

    4,8
    évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
    ·
    715 avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    M

    MathWorks

    Deep Learning for Computer Vision

    Compétences que vous acquerrez: Computer Vision, Anomaly Detection, Image Analysis, Matlab, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Unsupervised Learning, Application Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Data Visualization, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Data Synthesis, Performance Tuning, Data Analysis, Classification And Regression Tree (CART), Data Validation, Medical Imaging

    4,9
    évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
    ·
    29 avis

    Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

  • Statut : Nouveau
    Nouveau
    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    P

    Pearson

    Learning Deep Learning

    Compétences que vous acquerrez: Large Language Modeling, Deep Learning, Prompt Engineering, Image Analysis, PyTorch (Machine Learning Library), Tensorflow, LLM Application, Computer Vision, Responsible AI, Natural Language Processing, Generative AI, Artificial Neural Networks, Data Ethics, Multimodal Prompts, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Application Deployment, Time Series Analysis and Forecasting

    Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

    Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Mathématiques appliquées, Transformation de données, Distribution de probabilité, Tests A/B, Tests d'hypothèses statistiques, Échantillonnage (statistiques), Algèbre linéaire, Apprentissage automatique, NumPy, Modélisation mathématique, Calculs, Probabilité, Statistiques descriptives, Analyse numérique, Inférence statistique, Analyse statistique, Réduction de dimensionnalité, Statistiques bayésiennes

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    2,9 k avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    IBM AI Engineering

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Tensorflow, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage non supervisé, Réseaux neuronaux artificiels, IA générative, Grand modèle de langage (LLM), Ingénierie de requête, Deep learning, Science des données, Apprentissage par renforcement, Programmation en Python, Candidature au LLM, Agents IA génératifs, Ingénierie des caractéristiques, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage automatique appliqué, Keras (bibliothèque de réseaux neurones)

    Préparer un diplôme

    4,6
    évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
    ·
    21 k avis

    Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

1234…514

En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur deep learning .

  • Deep learning: DeepLearning.AI
  • Réseaux de neurones et Deep learning (apprentissage profond): DeepLearning.AI
  • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
  • Apprentissage automatique: DeepLearning.AI
  • Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avec Keras: IBM
  • Apprentissage profond avec PyTorch: IBM
  • Deep Learning: Illinois Tech
  • TensorFlow 2 pour l'apprentissage profond: Imperial College London
  • Deep Learning for Computer Vision: MathWorks
  • Learning Deep Learning: Pearson

Compétences que vous avez acquises en Machine Learning

Programmation En Python (33)
TensorFlow (32)
Deep Learning (30)
Réseau De Neurones Artificiels (24)
Big Data (18)
Classification Statistique (17)
Apprentissage Par Renforcement (13)
Algèbre (10)
Bayésien (10)
Algèbre Linéaire (10)
Régression Linéaire (9)
NumPy (9)

Questions fréquentes sur Deep Learning

deep learning est une application puissante d'algorithmes d'apprentissage automatique (ML) modelés sur des systèmes biologiques de traitement de l'information appelés réseaux neuronaux artificiels (ANN). L'apprentissage automatique est une technique d'intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d'apprendre automatiquement à partir de données sans programmation explicite, et deep learning exploite plusieurs couches de réseaux neuronaux interconnectés pour générer des informations plus sophistiquées.

Bien que ce domaine de l'informatique soit relativement récent, il est déjà utilisé dans un nombre croissant d'applications importantes. deep learning excelle dans la reconnaissance automatique d'images, également connue sous le nom de vision par ordinateur, qui est utilisée pour créer des systèmes de reconnaissance faciale précis et pour conduire en toute sécurité des véhicules autonomes. Cette approche est également utilisée pour les applications de reconnaissance vocale et de traitement du langage naturel (NLP), qui permettent aux ordinateurs d'interagir avec les utilisateurs humains par le biais de commandes vocales.

Les algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression logistique sont essentiels pour créer des applications deep learning, de même que les langages de programmation couramment utilisés tels que Tensorflow et Python. Ces langages de programmation sont généralement préférés pour l'enseignement et l'apprentissage dans ce domaine en raison de leur flexibilité et de leur relative accessibilité - une priorité importante compte tenu de la pertinence du site deep learning pour un large éventail de professionnels n'ayant pas de formation en informatique. ‎

Oui, Coursera propose une variété de cours gratuits sur de nombreux sujets, y compris le Deep learning. Bien que vous puissiez accéder gratuitement à la plupart des supports de cours en auditant les cours, cela n'inclut pas les devoirs notés ou un certificat d'achèvement. Pour ceux qui souhaitent obtenir un certificat afin de présenter leur apprentissage ou d'améliorer leur profil professionnel, Coursera offre la possibilité d'acheter le cours. En outre, Coursera propose des essais gratuits ou une aide financière aux apprenants qui remplissent les conditions requises, ce qui rend les certifications plus accessibles à tous.‎

Certainement - en fait, Coursera est l'un des meilleurs endroits pour apprendre sur deep learning. Grâce à un partenariat avec deeplearning.ai et l'université de Stanford, Coursera propose des cours ainsi qu'une spécialisation dispensés par certains des penseurs et éducateurs pionniers dans ce domaine. Vous pouvez également suivre des cours et vous spécialiser auprès de leaders de l'industrie tels que Google Cloud et Intel, ou obtenir un certificat professionnel auprès d'IBM. Le Projet Guidé offre également la possibilité d'acquérir des compétences sur deep learning grâce à des tutoriels pratiques dirigés par des enseignants expérimentés, ce qui vous permet d'apprendre en toute confiance. ‎

Les compétences ou l'expérience que vous devrez peut-être avoir avant d'étudier deep learning, et qui peuvent vous aider à mieux comprendre un concept avancé tel que deep learning, peuvent inclure la lecture de la langue des signes, la génération de musique et le traitement du langage naturel (NLP), en plus de beaucoup d'autres. Si vous avez une connaissance de Python 3 et que vous comprenez les concepts de base des algorithmes généraux d'apprentissage automatique et de deep learning, vous pouvez avoir les compétences nécessaires pour apprendre cette Spécialisation. Vous pouvez également vous renseigner sur les probabilités et statistiques pour étudier les concepts de deep learning. Les mathématiques de base, telles que l'algèbre et le calcul, sont également un prérequis important pour deep learning car elles sont liées à l'apprentissage automatique et à la science des données. De même, si vous avez travaillé dans les domaines de la technologie ou de l'intelligence artificielle (IA), vous avez peut-être l'expérience nécessaire pour étudier deep learning. ‎

Le type de personne le mieux placé pour étudier deep learning est celui qui est à l'aise avec les statistiques, la programmation, le calcul avancé, l'algèbre avancée et l'ingénierie. deep learning bénéficie d'une personne passionnée par le travail dans les domaines de l'IA qui peut créer des types de réseaux deep learning qui aident les machines à exécuter des fonctions humaines. La personne la mieux placée pour s'informer sur le site deep learning a tout intérêt à comprendre comment l'intelligence est construite pour faire fonctionner toutes sortes de choses, des voitures sans conducteur aux appareils mobiles, en passant par les systèmes de négociation d'actions et les équipements de chirurgie robotique, par exemple. deep learning bénéficie à une personne ayant pour objectif de travailler avec des systèmes tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le NLP, la reconnaissance audio, les systèmes bioinformatiques et l'analyse d'images médicales. ‎

Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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