Cours sur l'apprentissage profond

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Advanced Generative Adversarial Networks (GANs)

Réseaux Antagonistes Génératifs Avancés (GANs) Partez pour un voyage éclairant dans le domaine des Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs), où vous maîtriserez l'art de la synthèse d'images pilotée par l'IA. Ce cours commence par une base solide, vous introduisant aux concepts et composants de base des GANs, tels que le Générateur et le Discrimi.

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Keras Deep Learning & Generative Adversarial Networks (GAN)

Keras Deep Learning & Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN) Ce cours est conçu pour vous emmener dans un voyage approfondi à travers le monde de l'apprentissage profond et de l'intelligence artificielle. En commençant par une introduction aux concepts d'IA et d'apprentissage machine, vous construirez une solide fondation en réseaux neuronaux et.

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Advanced RNN Concepts and Projects

Concepts et Projets Avancés des RNN Ce cours avancé sur les Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN) aborde des défis clés comme le problème du gradient évanescent et fournit des solutions telles que les Gated Recurrent Units (GRU) et les réseaux Long Short Term Memory (LSTM). Vous commencerez par une vue d'ensemble des modules RNN améliorés et appro.

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Chatbots for Beginners: A Complete Guide to Build Chatbots

Chatbots pour Débutants : Un Guide Complet pour Construire des Chatbots Embarquez pour un voyage afin de maîtriser le développement de chatbots avec ce cours détaillé conçu pour les débutants. En commençant par une introduction aux chatbots, vous apprendrez leur histoire, leurs applications et leurs avantages. Compr.

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Advanced Chatbots with Deep Learning and Python

Chatbots Avancés avec Deep Learning et Python Ce cours est conçu pour équiper les apprenants des connaissances et des compétences nécessaires pour développer des chatbots avancés en utilisant le deep learning et Python. Les modules initiaux fournissent un aperçu des chatbots, leur évolution, et les avantages d'incorporer l'IA dans le d.

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PyTorch Ultimate 2024 - From Basics to Cutting-Edge

PyTorch Ultimate 2024 - Des Bases aux Technologies de Pointe Embarquez pour une expérience d'apprentissage transformative avec notre cours PyTorch Ultimate 2024. Commencez avec une solide fondation, comprenant les sujets et objectifs clés, et passez sans effort des bases de l'apprentissage automatique aux principes de l'apprentissage profond. De.

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Computer Vision: YOLO Custom Object Detection with Colab GPU

Vision par ordinateur : détection d'objets personnalisés avec YOLO et GPU Colab Dans ce cours complet, vous plongerez dans le monde de la détection d'objets en temps réel avec YOLO, l'un des algorithmes les plus puissants pour détecter des objets dans des images et des vidéos. Le cours commence par une introduction à YOLO et la détection d'objet.

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Foundations of Deep Learning and Neural Networks

Fondamentaux de l'Apprentissage Profond et des Réseaux Neuronaux Fondamentaux de l'Apprentissage Profond et des Réseaux Neuronaux Embarquez pour un voyage à travers le monde complexe de l'apprentissage profond et des réseaux neuronaux. Ce cours commence par une base dans l'histoire et les concepts de base des réseaux neuronaux, y compris les per.

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Üretken Yapay Zekaya Giriş

En vous initiant à l'intelligence artificielle générative, acquérez des connaissances de base sur ce domaine passionnant et en rapide évolution. Le cours vise à expliquer ce qu'est l'intelligence artificielle générative, son fonctionnement et comment elle diffère des méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique. Vous découvrirez les.

AWS Skill Builder

AWS Flash - Unleashing Innovation: The Generative AI Revolution (Indonesian)

Nous vivons dans une société où la frontière entre ce qui est créé par les humains et ce qui est créé par les machines devient de plus en plus floue. L'IA générative est devenue un point de basculement dans la manière dont nous créons, concevons et interagissons avec la technologie. Mais comment cela fonctionne-t-il, quels sont les avantages au.

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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:

La reconnaissance faciale par le système DeepFace est d'environ 97%, et ce résultat est à peu près le même que celui de la personne moyenne.

Imitation de la parole humaine par le système WaveNet. Il ne s'agit pas de lire du texte, mais de composer des phrases avec des accents, sans erreurs de stress et sans pauses non naturelles.

Poser des diagnostics médicaux. Par exemple, déterminer la rétinopathie diabétique à partir de photographies des yeux. La technologie est déjà utilisée dans les institutions médicales américaines.

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 :

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.

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.

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.

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!