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Cours sur l'apprentissage profond

371 Cours

California Institute of Technology Coursera

Intel® Technical Pro – Principles of AI Software & Ecosystem

Intel® Technical Pro – Principes du logiciel IA & Écosystème À l'ère de l'IA omniprésente, les entreprises réimaginent tous les aspects de leurs opérations, de la finance à la conformité, pour voir comment l'IA peut augmenter et automatiser les flux de travail. Intel aide les entreprises à penser différemment leurs stratégies d'IA d'entreprise,.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Simplified Chinese)

Aperçu du programme AWS ML Engineer Associate (Français simplifié) Dans ce cours d'introduction au programme AWS ML Engineer Associate, vous examinerez les bases de l'apprentissage automatique (ML) et explorerez l'évolution du ML et de l'IA. Vous découvrirez les premières étapes du cycle de vie du ML, identifierez les ob.
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California Institute of Technology

PyTorch for Deep Learning

PyTorch pour l'apprentissage profond Apprenez PyTorch et devenez un ingénieur en apprentissage profond compétent. Ce cours sur PyTorch est un guide étape par étape conçu pour vous aider à développer vos propres modèles d'apprentissage profond. Le programme comprend des sujets essentiels tels que la vision par ordinateur, les réseaux de neurones.
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California Institute of Technology Coursera

GenAI for Data Scientists

GenAI pour les Data Scientists GenAI pour les Data Scientists est conçu pour les professionnels désireux d'intégrer l'IA Générative (GenAI) dans leurs pratiques de science des données. Ce cours d'introduction simplifie le domaine complexe de GenAI, illustrant son impact remarquable sur l'analyse de données, la modélisation prédictive, et plus en.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS SimuLearn: TensorFlow and Computer Vision

AWS SimuLearn : TensorFlow et Vision par Ordinateur AWS SimuLearn est une expérience d'apprentissage en ligne qui associe des simulations pilotées par l'IA générative à une pratique pratique pour aider les individus à apprendre à traduire les problèmes commerciaux en solutions techniques grâce à la simulation de dialogue entre un client et un pr.
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California Institute of Technology LinkedIn Learning

Generative AI: Introduction to Large Language Models

IA Générative : Introduction aux Grands Modèles de Langage | LinkedIn Learning Titre du cours : IA Générative : Introduction aux Grands Modèles de Langage Description : Acquérez une connaissance de base sur le fonctionnement des grands modèles de langage et d'autres modèles d'IA générative. Université : Fournie par LinkedIn Learnin.
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California Institute of Technology LinkedIn Learning

Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs)

Introduction aux Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN) Obtenez une meilleure compréhension des Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN). Apprenez comment les GAN sont créés, entraînés, et leur capacité à générer de nouveaux médias. Ce cours est offert par LinkedIn Learning via la plateforme universitaire. Catégorie.
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California Institute of Technology LinkedIn Learning

AI Fundamentals for Data Professionals

Fondamentaux de l'IA pour les Professionnels des Données | LinkedIn Learning Découvrez les compétences fondamentales, outils et concepts de l'IA dans ce cours conçu pour les professionnels des données. Acquérez une expertise dans les domaines clés de l'Intelligence Artificielle, y compris l'apprentissage automatique, l'apprentissage.
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California Institute of Technology Coursera

AI-Powered Software and System Design

Logiciel et Conception de Systèmes Alimentés par l'IA | Coursera Logiciel et Conception de Systèmes Alimentés par l'IA - Bientôt disponible ! Fournisseur : Coursera Catégories : Cours d'Apprentissage Machine, Cours d'Apprentissage Profond
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Introduction to AWS Inferentia and Amazon EC2 Inf1 Instances (Japanese)

Introduction à AWS Inferentia et Amazon EC2 Inf1 Instances (Japonais) Dans cette vidéo, vous apprendrez les défis et les cas d'utilisation du processus d'inférence en apprentissage automatique et comprendrez les solutions AWS utilisant les instances Amazon EC2 Inf1 équipées d'AWS Inferentia, qui aident à résoudre ces défis. Vous comprendrez les p.
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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!