Apprendre l'apprentissage profond : Unité 3

Aperçu

This course covers key deep learning architectures such as BERT and GPT, focusing on their use in applications like chatbots and prompt tuning. You will learn how to build models that combine text and images, and generate text from visual data.

The course also addresses multitask learning and computer vision tasks, including object detection and segmentation, using networks like R-CNN, U-Net, and Mask R-CNN. Topics include ethical considerations in AI and practical advice for tuning and deploying models.

Through hands-on projects in TensorFlow and PyTorch, you will develop the skills needed to build, optimize, and apply deep learning solutions in real-world situations.

Programme

• Apprendre le Deep Learning : Unité 3
Ce module explore des sujets avancés de deep learning, y compris les grands modèles de langage (LLMs) et leurs architectures par transformateur, les réseaux multimodaux qui intègrent plusieurs types de données, et l'apprentissage multitâche pour des tâches complexes de vision par ordinateur comme la détection et la segmentation d'objets. La mise en œuvre pratique est démontrée à l'aide de TensorFlow et PyTorch. Le module se termine par des conseils sur les considérations éthiques, l'ajustement des modèles, et les orientations pour un apprentissage approfondi, équipant les apprenants pour appliquer le deep learning de manière responsable dans des scénarios réels.

Enseigné par

Pearson

Matières

Computer Science