Foundations of Neural Networks

Aperçu

Cette spécialisation offerte par l'Université Johns Hopkins, disponible sur Coursera, est destinée aux étudiants postuniversitaires visant à approfondir leurs connaissances en réseaux neuronaux et apprentissage profond. Le programme comprend trois cours complets qui explorent les théories mathématiques des réseaux neuronaux, en abordant des architectures telles que les réseaux neuronaux feed-forward, convolutionnels et récurrents.

Vous acquerrez une compréhension approfondie de l'optimisation de l'apprentissage profond, des techniques de régularisation, de l'apprentissage non supervisé, et du monde fascinant des réseaux antagonistes génératifs.

De plus, la spécialisation aborde les défis éthiques inhérents à l'application des technologies des réseaux neuronaux, vous préparant à gérer efficacement ces considérations.

À l'issue du programme, vous aurez acquis une expérience pratique dans la création et l'implémentation d'algorithmes en utilisant Python, permettant l'application de perspectives théoriques aux défis de données réels. Le programme vous prépare à concevoir, analyser et opérationnaliser les réseaux neuronaux pour des applications pratiques dans les domaines de l'IA, de l'apprentissage automatique et de la science des données.

En progressant dans le cursus, vous développerez les compétences nécessaires pour implémenter et évaluer indépendamment divers modèles de réseaux neuronaux, établissant une base solide pour une carrière dans la recherche ou le développement en intelligence artificielle.

Université :

Université Johns Hopkins

Fournisseur :

Coursera

Catégories :

Cours d'intelligence artificielle, Cours de Python, Cours d'apprentissage automatique, Cours d'apprentissage profond, Cours de réseaux neuronaux

Sujets

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