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    • Deep Learning

    Cours de Deep learning en ligne

    Découvrez des cours de Deep learning couvrant les réseaux neuronaux et plus. Préparez-vous à des carrières en AI et Data Science.

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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: Apprentissage automatique, Programmation en Python, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Algorithmes d'apprentissage automatique, Deep learning, Vision par ordinateur, Intelligence artificielle, Apprentissage supervisé, Traitement du langage naturel (NLP), Grand modèle de langage (LLM), Tensorflow, Analyse, Débogage, Algèbre linéaire, Optimisation des performances, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Apprentissage automatique appliqué, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réseaux neuronaux artificiels, Analyse d'images

      Préparer un diplôme

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

      Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Reinforcement Learning, Deep Learning, Unsupervised Learning, Image Analysis, Data Manipulation, Verification And Validation, Generative AI, Artificial Neural Networks, Data Processing, Tensorflow, Predictive Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Computer Vision, Artificial Intelligence, Scientific Visualization, Natural Language Processing, Time Series Analysis and Forecasting

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

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Réseaux de neurones et Deep learning (apprentissage profond)

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

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D
      S

      Plusieurs enseignants

      Apprentissage automatique

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

      Préparer un diplôme

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      34 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: Apprentissage automatique, Architecture de réseau, Vision par ordinateur, Deep learning, Traitement du langage naturel (NLP), Modèle de réseau, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Analyse de régression, Analyse d'images, Réseaux neuronaux artificiels

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      1,9 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      Illinois Tech

      Deep Learning

      Compétences que vous acquerrez: Deep Learning, Generative AI, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Keras (Neural Network Library), 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

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      22 avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

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    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Apprentissage profond avec PyTorch

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

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Développeur DeepLearning.AI TensorFlow

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Vision par ordinateur, IA générative, Deep learning, Traitement du langage naturel (NLP), Tensorflow, Apprentissage supervisé, Traitement des données, Modélisation prédictive, Analyse des séries temporelles et prévisions, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Exploration de texte, Analyse d'images, Prévisions, Apprentissage automatique appliqué, Réseaux neuronaux artificiels, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)

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

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      Imperial College London

      TensorFlow 2 pour l'apprentissage profond

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Vision par ordinateur, Deep learning, IA générative, Probabilités et statistiques, Pipelines de données, Apprentissage supervisé, Réduction de dimensionnalité, Tensorflow, Statistiques bayésiennes, Programmation informatique, Analyse des séries temporelles et prévisions, Traitement des données, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Apprentissage non supervisé, Traitement du langage naturel (NLP), Réseaux neuronaux artificiels, Jupyter, Analyse d'images

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

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

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      2,8 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 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, Applied Machine Learning, Application Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Data Visualization, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Predictive Modeling, Data Synthesis, Performance Tuning, Data Analysis, Classification And Regression Tree (CART), Data Processing, Medical Imaging

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

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM AI Engineering

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

      Préparer un diplôme

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

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    1234…454

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

    • Deep learning: DeepLearning.AI
    • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
    • Réseaux de neurones et Deep learning (apprentissage profond): DeepLearning.AI
    • Apprentissage automatique: DeepLearning.AI
    • Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avec Keras: IBM
    • Deep Learning: Illinois Tech
    • Apprentissage profond avec PyTorch: IBM
    • Développeur DeepLearning.AI TensorFlow: DeepLearning.AI
    • TensorFlow 2 pour l'apprentissage profond: Imperial College London
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données: DeepLearning.AI

    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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