Cours sur l'apprentissage profond

487 Cours

Udemy

Neural Networks Made Easy

Rejoignez notre cours "Les réseaux de neurones simplifiés" sur Udemy et plongez dans la simplicité des réseaux de neurones que même votre chien pourrait comprendre ! Ce cours est méticuleusement conçu pour les débutants et couvre un large éventail de catégories, y compris Python, l'apprentissage profond, les réseaux de neurones, NumPy, pandas, et l.

Udemy

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1-2 hours

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Pluralsight

Getting Started with NLP Deep Learning Using PyTorch and fastai

Embarquez dans votre voyage d'apprentissage profond dans le domaine du Traitement Naturel du Langage (NLP) avec notre cours complet utilisant fastai et PyTorch. Ce cours est conçu pour ceux qui cherchent à exploiter la puissance du NLP en apprentissage profond avec des résultats de pointe en classification de texte. Utilisant la bibliothèque fastai.

Pluralsight

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2-3 hours

On-Demand

Udemy

Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning

Découvrez des stratégies de pointe en vision par ordinateur en utilisant Python, OpenCV et l'apprentissage profond avec notre cours complet proposé par Udemy. Ce tutoriel est essentiel pour ceux qui cherchent à rester à la pointe dans des domaines tels que la programmation Python, la vision par ordinateur, l'apprentissage profond, et plus encore, i.

Udemy

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14 hours 5 minutes

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Coursera

Fine-tuning Convolutional Networks to Classify Dog Breeds

Rejoignez notre projet pratique, "Ajustement fin des réseaux convolutionnels pour la classification des races de chiens", disponible sur Coursera, se concentrant sur les compétences essentielles nécessaires aux tâches de classification d'images avec TensorFlow. Ce cours intensif de 2 heures est idéal pour les personnes cherchant à approfondir leur.

Coursera

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2-3 hours

On-Demand

FutureLearn  ExpertTrack

Deep Learning and Python Programming for AI with Microsoft Azure

Embarquez dans un voyage transformateur dans le monde de l'IA avec le cours "Deep Learning et Programmation Python pour l'IA avec Microsoft Azure". Cette ExpertTrack complète, proposée par FutureLearn, offre une introduction éclairante au deep learning, une pierre angulaire pour quiconque aspire à s'épanouir dans l'intelligence artificielle. Plonge.

FutureLearn  ExpertTrack

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21 weeks, 5-6 hours a week

Udemy

Deep Learning: Convolutional Neural Networks in Python

Débloquez la puissance de l'apprentissage profond avec notre cours complet sur les réseaux de neurones à convolution (CNN) en Python, proposé par Udemy. Plongez au cœur des techniques avancées et appliquez-les dans une variété de domaines, y compris la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel (TAL). Que vous soyez concentré sur la.

Udemy

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13 hours 24 minutes

On-Demand

Pluralsight

Implementing Image Recognition Systems with TensorFlow

Débloquez la puissance de la technologie de reconnaissance d'image avec notre cours complet, "Mettre en place des systèmes de reconnaissance d'image avec TensorFlow", proposé exclusivement par Pluralsight. Cette formation essentielle est conçue pour ceux qui sont impatients de maîtriser les techniques d'apprentissage profond, particulièrement dans.

Pluralsight

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1-2 hours

On-Demand

Udemy

Computer Vision: Face Recognition Quick Starter in Python

Lancez-vous dans l'apprentissage du Python avec notre cours complet sur la Vision par Ordinateur : Initiation Rapide à la Reconnaissance Faciale en Python, proposé exclusivement sur Udemy. Plongez dans le monde fascinant de l'apprentissage profond en maîtrisant la détection de visages, la reconnaissance, ainsi que la classification des émotions, du.

Udemy

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9 hours

On-Demand

Udemy

Train YOLO for Object Detection with Custom Data

Découvrez comment créer un système de détection d'objets personnalisé avec notre cours complet sur Udemy : "Former YOLO pour la Détection d'Objets avec des Données Personnalisées". Plongez profondément dans le monde de la vision par ordinateur, maîtrisant à la fois les techniques YOLOv3 et YOLOv4. Ce cours est conçu pour ceux qui cherchent à amélio.

Udemy

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7 hours

On-Demand

LinkedIn Learning

Transformers: Text Classification for NLP Using BERT

Découvrez le pouvoir des transformateurs dans "Transformers : Classification de texte pour le TALN (Traitement Automatique du Langage Naturel) en utilisant BERT", un cours complet proposé par LinkedIn Learning. Ce cours explore le monde des transformateurs, actuellement l'architecture de pointe pour aborder une variété de tâches au sein du Traiteme.

LinkedIn Learning

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On-Demand

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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!