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Cours sur l'apprentissage profond

371 Cours

California Institute of Technology edX

Vision artificielle et exploitation intelligente des ressources naturelles

Vision artificielle et exploitation intelligente des ressources naturelles Bienvenue au cours VIARENA, «Vision artificielle et exploitation intelligente des ressources naturelles». La vision artificielle est l'art et la science de rendre les ordinateurs capables d'interpréter intelligemment des images. Il existe une multitude d'applications de la.
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California Institute of Technology Udemy

Inteligencia Artificial & ChatGPT: De Cero a Avanzado 2024

Intelligence Artificielle & ChatGPT : De Débutant à Avancé 2024 Le cours complet d'Intelligence Artificielle : Chat GPT, IA Générative, LLMs, IA Prompt Engineering, Midjourney et plus encore! Offert par : Udemy Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle, Cours d'Apprentissage Automatique, Cours d'Apprentissage Profond, Cours de ChatGPT
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California Institute of Technology edX

Introduction à l'apprentissage profond

Introduction à l'apprentissage profond Développé par IVADO et le MILA, ce cours d'une durée totale de 5 heures présente les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond à travers 5 modules de formation proposés en français. Le contenu sera présenté à l’aide de vidéos pédagogiques présentés par des spécialistes du domaine : Alain Tapp, Yoshua B.
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California Institute of Technology Coursera

AI Infrastructure and Operations Fundamentals

Fondamentaux de l'Infrastructure et des Opérations AI L'Intelligence Artificielle, ou IA, transforme la société de nombreuses façons. De la reconnaissance vocale aux voitures autonomes, en passant par les immenses possibilités offertes par l'IA générative. La technologie IA fournit aux entreprises la puissance de calcul,.
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California Institute of Technology Coursera

Deep Learning

Cours de Deep Learning | Coursera Rejoignez notre cours complet de Deep Learning sur Coursera et plongez dans le monde fascinant de l'apprentissage automatique avancé. Ce cours est méticuleusement conçu pour couvrir : Réseaux Neuronaux Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) Transformateurs.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Fundamentos de machine learning e inteligência artificial (Português) | Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Portuguese)

Fundamentos de Machine Learning e Intelligence Artificielle (Français) | Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (French) Dans ce cours, vous apprendrez les bases du machine learning (ML) et de l'intelligence artificielle (IA). Vous explorerez les liens entre l'IA, le ML, l'apprentissage profond et le domaine émergent de l'int.
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California Institute of Technology Udemy

Derin Öğrenme ile Görüntü İşleme: Python OpenCV Keras (Gİ-2)

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California Institute of Technology University of Colorado Boulder

컴퓨터 비전 분야에서의 딥 러닝 응용 사례

Exemples d'application de l'apprentissage profond dans le domaine de la vision par ordinateur Ce cours fait partie du programme de maîtrise en science des données (MS-DS) de l'Université du Colorado à Boulder et peut être crédité. Il est offert sur la plateforme Coursera. Le MS-DS est un programme interdisciplinaire conçu par les facultés de mathé.
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California Institute of Technology Coursera

Create Image Captioning Models - 繁體中文

Créer des modèles de légende d'image - 繁體中文 Ce cours explique comment utiliser l'apprentissage profond pour créer des modèles de génération de légendes d'images. Vous apprendrez les différentes composantes des modèles de génération de légendes d'images, telles que l'encodeur et le décodeur, ainsi que comment entraîner et évaluer les modèles..
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California Institute of Technology Coursera

Create Image Captioning Models - Español

Créer des modèles de sous-titrage d'images - Français Dans ce cours, vous apprendrez à créer un modèle de génération de légendes d'images avec l'apprentissage profond. Vous découvrirez les différents composants des modèles de génération de légendes d'images, tels que l'encodeur et le décodeur, et comment entraîner et évaluer votre modèle. À la.
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L'intelligence artificielle se rapproche du niveau de l'esprit humain vivant. Dans une telle proximité dangereuse avec l'exécution de l'un des scénarios futurologiques, cela devient un peu effrayant, mais en même temps très intéressant. L'intelligence artificielle est nourrie par les spécialistes de l'apprentissage machine. Au cours de la dernière décennie, la méthode d'apprentissage en profondeur s'est développée, et ses résultats sont déjà impressionnants.

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur?

"Deep learning" – littéralement "apprentissage profond". Il s'agit de l'intelligence artificielle et de l'augmentation de ses capacités par l'entraînement, basé non pas sur des codes artificiels, mais sur des principes similaires à ceux du développement de l'intelligence humaine. Les méthodes d'apprentissage en profondeur permettent de rendre les machines auto-apprenantes.

Le terme lui-même et les développements dans ce domaine sont apparus il y a 40 ans, mais jusqu'en 2012, ils n'ont pas pu être appliqués en pratique, car ils étaient limités par une capacité technique insuffisante. Aujourd’hui, on compte déjà des travaux publiés par les pionniers de l’apprentissage en profondeur, et des manuels et des cours de formation dans ce domaine commencent progressivement à apparaître.

Apprentissage en profondeur en pratique : La capacité d'une machine à trouver une réponse en utilisant des calculs est appelée l'intelligence artificielle. On peut enseigner à une machine à apprendre de manière autonome en construisant des algorithmes appropriés - c'est ce qu'on appelle l'apprentissage machine. Avec cette approche, il ne sera plus nécessaire de coder des algorithmes pour résoudre des problèmes. Le processus d'acquisition et d'utilisation de compétences imite la pensée humaine et est appelé apprentissage en profondeur.

Quelles tâches peuvent être effectuées en utilisant l'apprentissage en profondeur dès maintenant?

Si, à l'aube de l'automatisation, les machines ont appris à faire le travail mécanique à la place des humains, maintenant, les machines apprennent à faire notre travail intellectuel de routine. Plus nous progressons, plus nous pouvons leur déléguer de tâches, libérant du temps pour ce qui compte vraiment.

Officiellement, la principale tâche de l'apprentissage en profondeur est l'automatisation des tâches complexes dans divers domaines d'activité humaine. C'est comme un ordinateur, mais d'un autre siècle et d'un autre niveau.

Mais l'aide d'un réseau neuronal à la création de programmes pour résoudre des problèmes cognitifs est particulièrement intéressante.

Assez de phrases générales, passons aux exemples:

Il est difficile d'imaginer ce qui nous attend à l'avenir si les gens en dehors de l'IT ont tout juste entendu parler de l'apprentissage en profondeur, et cela a déjà produit des résultats aussi étonnants.

Pourquoi étudier l'apprentissage en profondeur?

Pour gagner deux fois plus que les spécialistes IT ordinaires. Le progrès dans le domaine de la technologie de l'information ne se contente pas de marcher, mais court véritablement, et il est temps d'en tirer profit. Le domaine n'est pas encore saturé, et la saturation ne se produira pas de sitôt. Après tout, créer des réseaux de neurones n'est pas aussi simple que de limer des ongles ou de gérer des comptes Instagram. Mais maintenant est le moment de commencer à étudier afin de se développer avec votre spécialité et, peut-être, de devenir bientôt quelqu'un qui la développe.

Les cours d'apprentissage en profondeur qui existent actuellement se divisent en quatre catégories. Décidez par vous-même laquelle est pour vous :

  1. Les formations sont des cours hautement spécialisés pour pratiquer des compétences spécifiques. Convient à ceux qui ont besoin de se faire une idée des principes de base de la pensée machine.

  2. Longs cours - pour les spécialistes de l'IA et ceux qui travaillent dans l'analyse de bases de données. Les cours d’intelligence artificielle à long terme ne sont pas pour tout le monde et nécessitent de la patience et du temps.

  3. Programmes universitaires - pour une immersion maximale dans le sujet. Ils peuvent être trop difficiles pour les débutants, bien que l'application de l'effort donnera des résultats qui ne devraient pas être attendus des cours courts.

  4. Un court meilleur cours d'apprentissage en profondeur sur la technologie en entreprise - des informations générales pour les managers qui ne s'en occuperont pas eux-mêmes, mais ont besoin d'avoir une compréhension du sujet.

Il faudra fournir beaucoup d'efforts, mais le résultat en vaut la peine. Pour le plaisir, vous pouvez regarder les offres d'emploi pour des spécialistes en apprentissage en profondeur sur des sites proposant des offres d'emploi et évaluer les perspectives à venir. Tout le monde n'a pas encore besoin d'expérience en apprentissage en profondeur, et bientôt tous les bons emplois nécessiteront plusieurs années de pratique. Alors, si vous avez la capacité de former des machines sans âme qui sont presque égales à nous en intelligence, dépêchez-vous de prendre des postes vacants après un cours en ligne d'apprentissage en profondeur de AI Eeducation!