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    • Deep Learning

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    Explorez le catalogue de cours de Deep learning

    • I

      IBM

      Apprentissage profond avec PyTorch

      Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux artificiels, Vision par ordinateur, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Analyse de régression, Deep learning, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage supervisé, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • I

      IBM

      IBM AI Engineering

      Compétences que vous acquerrez: Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), IA générative, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Traitement du langage naturel (NLP), Réseaux neuronaux artificiels, Manipulation des données, Ingénierie de requête, Programmation en Python, Analyse d'images, Deep learning, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Jupyter, Apprentissage par renforcement, Apprentissage supervisé, Vérification et validation, Apprentissage non supervisé, Ingénierie des caractéristiques, Tensorflow, Grand modèle de langage (LLM), Agents IA génératifs

      Préparer un diplôme

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

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Gratuit
      Gratuit
      Y

      Yonsei University

      L'apprentissage profond au service des entreprises

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

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • I

      IBM

      IBM Machine Learning

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Traitement des données, IA générative, Deep learning, Apprentissage par renforcement, Analyse de régression, Algorithmes d'apprentissage automatique, Ingénierie des caractéristiques, Accès aux données, Arbre de classification et de régression (CART), Apprentissage automatique appliqué, Réduction de dimensionnalité, Apprentissage supervisé, Détection des anomalies, Modélisation prédictive, Inférence statistique, Apprentissage non supervisé, Analyse statistique, Analyse exploratoire des données (AED)

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      3,1 k avis

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Gratuit
      Gratuit
      C

      Coursera Project Network

      Apprentissage profond avec PyTorch : Réseau adversarial génératif

      Compétences que vous acquerrez: IA générative, Réseaux neuronaux artificiels, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Deep learning, Vision par ordinateur, Apprentissage automatique appliqué

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

      Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • D

      DeepLearning.AI

      Introduction à TensorFlow pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond

      Compétences que vous acquerrez: Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Réseaux neuronaux artificiels, Analyse d'images, Deep learning, Vision par ordinateur, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Tensorflow

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • D

      DeepLearning.AI

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

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

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      2,7 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • D

      DeepLearning.AI

      L’IA générative avec de grands modèles de langage

      Compétences que vous acquerrez: Traitement du langage naturel (NLP), IA générative, Optimisation des performances, Ingénierie de requête, Deep learning, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage par renforcement, Mesure de la performance, Apprentissage automatique appliqué, OpenAI, Déploiement des applications, Évolutivité, ChatGPT, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Grand modèle de langage (LLM), Tensorflow

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      3,3 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • I

      IBM

      IBM Generative AI Engineering

      Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Generative AI, Data Wrangling, Large Language Modeling, Unit Testing, Supervised Learning, Feature Engineering, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, ChatGPT, Natural Language Processing, Data Cleansing, Jupyter, Data Analysis, Unsupervised Learning, Data Manipulation, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Intelligence, Data Import/Export, Data Ethics

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • I

      IBM

      Deep learning avec Keras et Tensorflow

      Compétences que vous acquerrez: IA générative, Réseaux neuronaux artificiels, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Traitement du langage naturel (NLP), Optimisation des performances, Intelligence artificielle, Deep learning, Tensorflow, Apprentissage par renforcement, Analyse des séries temporelles et prévisions, Analyse d'images, Apprentissage non supervisé, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      S

      Simplilearn

      AI & Deep Learning Concepts and Applications

      Compétences que vous acquerrez: Artificial Intelligence, Tensorflow, Machine Learning, Deep Learning, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Supervised Learning, Data Ethics, Algorithms, Unsupervised Learning, Emerging Technologies, Natural Language Processing, Digital Transformation, Reinforcement Learning, Data Processing, Business Ethics

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • D

      DeepLearning.AI

      Structurer les projets d'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Optimisation des performances, Intelligence artificielle, Débogage, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Deep learning, Qualité des données, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage automatique, Tensorflow

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    1234…432

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

    • Apprentissage profond avec PyTorch: IBM
    • IBM AI Engineering: IBM
    • L'apprentissage profond au service des entreprises: Yonsei University
    • IBM Machine Learning: IBM
    • Apprentissage profond avec PyTorch : Réseau adversarial génératif: Coursera Project Network
    • Introduction à TensorFlow pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond: DeepLearning.AI
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données: DeepLearning.AI
    • L’IA générative avec de grands modèles de langage: DeepLearning.AI
    • IBM Generative AI Engineering: IBM
    • Deep learning avec Keras et Tensorflow: IBM

    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. ‎

    Une bonne connaissance des capacités et du processus de développement des applications deep learning peut être un atout dans un nombre croissant de carrières. Par exemple, l'utilisation de deep learning est explorée dans le domaine des soins de santé pour la lecture automatique des images radiologiques, ainsi que pour la recherche de modèles dans les gènes et les interactions pharmaceutiques qui peuvent contribuer à la découverte de nouveaux types de médecine. Dans de nombreux domaines, une connaissance élémentaire du site deep learning peut aider les professionnels à identifier de nouvelles applications potentielles de cette puissante technologie.

    Ceux qui ont une connaissance plus approfondie du site deep learning peuvent devenir des chercheurs en informatique dans ce domaine, chargés d'inventer de nouveaux algorithmes et de trouver de nouvelles applications pour ces techniques. Étant donné le large éventail d'utilisations de deep learning, les informaticiens spécialisés dans ce domaine sont très recherchés par les entreprises privées, les agences gouvernementales et les universités de recherche. Selon le Bureau of Labor Statistics, les chercheurs en informatique gagnaient un salaire annuel médian de 122 840 dollars en 2019, et ces emplois devraient connaître une croissance beaucoup plus rapide que la moyenne. ‎

    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. ‎

    deep learning peut vous convenir si vous souhaitez vous lancer dans l'IA. La Spécialisation peut vous être utile si vous êtes un chercheur ou un praticien de l'apprentissage automatique qui cherche à apprendre la prochaine génération d'apprentissage automatique, et si vous voulez développer des compétences pratiques dans le cadre populaire deep learning TensorFlow. deep learning est l'une des compétences les plus recherchées dans le domaine de la technologie, et sa maîtrise peut vous offrir de nombreuses opportunités dans le domaine de l'IA. Il peut également vous être utile si vous souhaitez apprendre à construire un réseau neuronal et à mener à bien des projets d'apprentissage automatique, et si vous êtes passionné par l'apprentissage des réseaux convolutifs, des RNN, des LSTM, d'Adam, de Dropout, de BatchNorm, de l'initialisation de Xavier/He, et par la maîtrise des concepts en Python et en TensorFlow. ‎

    Les cours en ligne sur deep learning constituent un moyen pratique et formatif d'améliorer vos connaissances ou d'acquérir de nouvelles compétences sur deep learning. Choisissez parmi une large gamme de cours deep learning proposés par les meilleures universités et les leaders de l'industrie, adaptés à différents niveaux de compétences. ‎

    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.‎

    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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