Cours sur l'apprentissage profond

487 Cours

Curso Completo de Deep Learning

Ce projet est un cours pratique et efficace pour apprendre le Deep Learning avec des exercices appliqués. Vous apprendrez à partir de zéro les bases du Deep Learning. Ensuite, vous apprendrez à développer des réseaux neuronaux avec Python et Keras grâce à des exercices pratiques. Grâce à ce cours, vous apprendrez à programmer vos propres modè.
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Diabetic Retinopathy Detection with Artificial Intelligence

Détection de la Rétinopathie Diabétique avec l'Intelligence Artificielle Dans ce projet, nous allons entraîner un modèle de réseau neuronal profond basé sur les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les blocs résiduels pour détecter le type de rétinopathie diabétique à partir d'images. La rétinopathie diabétique est la principale caus.
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Fake Instagram Profile Detector

Détecteur de Faux Profils Instagram Dans ce projet pratique, nous allons construire et entraîner un modèle simple de réseau neuronal artificiel pour détecter les comptes Instagram de spam/faux. Les faux comptes et les comptes de spam sont un problème majeur sur les réseaux sociaux, souvent créant une illusion de nombreux abonnés pour les influence.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 1-2 hours
sessions On-Demand

Create Machine Learning Models in Microsoft Azure

Titre : Créer des Modèles d'Apprentissage Automatique dans Microsoft Azure Description : L'apprentissage automatique forme la base de la modélisation prédictive et de l'intelligence artificielle. Dans ce cours, vous apprendrez les concepts sous-jacents ainsi que les compétences pratiques nécessaires pour construire des modèles en utilisant les.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 13 hours
sessions On-Demand

Transformer Models and BERT Model - Português Brasileiro

Modèles de Transformateur et Modèle BERT - Français Ce cours est une introduction à l'architecture du transformateur et au modèle de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Vous apprendrez les principaux composants de l'architecture du transformateur, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment ils sont utilisés.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
sessions On-Demand

Transformer Models and BERT Model - Italiano

Modèles Transformer et Modèle BERT - Français Ce cours vous introduit à l'architecture Transformer et au modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Découvrez les composants principaux de l'architecture Transformer, comme le mécanisme d'auto-attention, et comment il est utilisé pour créer le modèle BERT. Vous apprendre.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
sessions On-Demand

Natural Language Processing and Capstone Assignment

Traitement du Langage Naturel et Projet de Fin d'Études | Université Vanderbilt | Coursera Bienvenue au cours Traitement du Langage Naturel et Projet de Fin d'Études. Ce cours explore comment les techniques techniques et commerciales peuvent être exploitées pour fournir des informations commerciales, du renseignement concurrentiel et des analyse.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 4-5 hours
sessions On-Demand

Deep Learning Topics with Computer Vision and NLP

Sujets d'Apprentissage Profond avec Vision par Ordinateur et PNL Dans ce cours, vous apprendrez à entraîner, affiner et déployer des modèles d'apprentissage profond en utilisant Amazon SageMaker. Vous commencerez par comprendre ce qu'est l'apprentissage profond, ses applications et les outils utilisés par les ingénieurs en apprentissage profond..
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provider Udacity
pricing Paid Course
duration 4 weeks, 3-4 hours a week
sessions On-Demand

Introduction to Neural Networks with TensorFlow

Introduction aux Réseaux de Neurones avec TensorFlow | Udacity Maîtrisez les bases des réseaux de neurones en utilisant Python et TensorFlow, et appliquez vos connaissances pour construire un classificateur d'images fonctionnel. Ce cours vous guide à travers l'entraînement d'un modèle d'apprentissage profond sur un ensemble de données d'images e.
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provider Udacity
pricing Paid Course
duration 3 weeks, 5-6 hours a week
sessions On-Demand

RNNs and Transformers

RNNs et Transformers - Udacity Explorez les subtilités des architectures RNN et leurs modèles de conception dans ce cours complet offert par Udacity. En outre, acquérez une compréhension approfondie des architectures de transformateurs et de leurs différences avec les modèles RNN traditionnels. Parfait pour ceux qui s'intéressent à l'apprentiss.
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provider Udacity
pricing Paid Course
duration 4 weeks
sessions On-Demand

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!