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Débute 6 June 2026 05:10

Se termine 6 June 2026

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Concevoir et construire des réseaux neuronaux sur mesure

Maîtrisez la conception de réseaux neuronaux personnalisés en comparant les CNN, RNN et Transformers, puis créez des architectures PyTorch optimisées avec des couches appropriées, des activations et des techniques de régularisation.
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Aperçu

This course teaches you how to evaluate and design custom neural network architectures for real machine-learning tasks. You start by learning how to compare common model families—such as CNNs, RNNs, and Transformers—and match them to task needs, data patterns, and compute limits.

You then learn how to construct custom architectures using layers, activations, and regularization techniques that improve generalization and training stability. Through videos, readings, hands-on practice, and guided coach support, you build models in PyTorch and test how design choices affect performance.

By the end of the course, you can confidently select topologies, justify architectural decisions, and design models ready for real-world deployment.

Programme

  • Concevoir et Construire des Réseaux Neuronaux Personnalisés
  • Ce cours vous apprend à évaluer et concevoir des architectures de réseaux neuronaux personnalisés pour des tâches réelles d'apprentissage automatique. Vous commencez par apprendre à comparer les familles de modèles courantes, telles que les CNN, RNN et Transformers, et à les adapter aux besoins des tâches, aux schémas de données et aux limites de calcul.

Enseigné par

ansrsource instructors


Matières

Artificial Intelligence