Tous les cours actuels de Gradient Descent Courses en 2024

22 Cours

Introduction to RNN and DNN

Introduction aux RNN et DNN L'intelligence artificielle transforme les industries en permettant aux machines d'apprendre à partir des données et de prendre des décisions intelligentes. Ce cours propose une exploration approfondie des réseaux de neurones récurrents (RNN) et des réseaux de neurones profonds (DNN), deux technologie.
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Introduction to Neural Networks with PyTorch

Apprenez les bases des réseaux de neurones avec Python et PyTorch, puis utilisez vos nouvelles compétences pour créer votre propre classificateur d'images—une application qui entraînera d'abord un modèle d'apprentissage profond sur un jeu de données d'images, puis utilisera le modèle entraîné pour classifier de nouvelles images. Université : Ud.
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provider Udacity
pricing Paid Course
duration 4 weeks, 4-5 hours a week
sessions On-Demand

How Neural Networks Learn: Exploring Architecture, Gradient Descent, and Backpropagation

Comment les réseaux neuronaux apprennent : exploration de l'architecture, la descente de gradient et la rétropropagation Les réseaux neuronaux alimentent aujourd'hui de nombreuses applications d'intelligence artificielle. Ce cours vous enseignera ce qui se cache derrière la magie - la dynamique de l'entraînement des réseaux neuronaux, y compris.
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Yapay Zeka ve Derin Öğrenme A-Z™: Tensorflow

Intelligence Artificielle et Apprentissage Profond A-Z™ : Tensorflow Développez des programmes d'apprentissage automatique, de réseaux de neurones artificiels et de deep learning en Python avec Google TensorFlow. Ce cours complet est proposé par Udemy et fournira aux passionnés une base solide dans le domaine de l'apprentissage profond et de l'a.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 7 hours
sessions On-Demand

Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python

Apprentissage Profond : Réseaux de Neurones Récurrents avec Python Avec la croissance exponentielle des données générées par les utilisateurs, maîtriser les RNNs est essentiel pour les ingénieurs en apprentissage profond pour effectuer des tâches comme la classification et la prédiction. Les architectures telles que les RNNs, GRUs et LSTMs sont.
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RNN Architecture and Sentiment Classification

Titre : Architecture RNN et Classification des Sentiments Description : L'intelligence artificielle révolutionne l'analyse des données. Ce cours plonge dans les Réseaux de Neurones Récurrents (RNN), en commençant par des modèles de mémoire de base et en progressant vers des structures RNN profondes. Vous explorerez des modèles RNN comme ManyToM.
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AI Theory and Coding

Théorie et Codage de l'IA | CodeSignal Fournisseur : CodeSignal Plongez dans le domaine fascinant de l'Intelligence Artificielle avec notre cours complet. Conçu spécifiquement pour vous fournir une compréhension profonde des techniques traditionnelles de l'apprentissage automatique, notre programme vous guide à travers l'implément.
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人工智能与医学数据计算

Le cours 'Intelligence Artificielle et Calcul des Données Médicales' est composé de dix leçons. Le cours commence par des connaissances de base sur l'intelligence artificielle et le calcul des données médicales, offrant un aperçu du développement de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond. Le deuxième cours analyse les objecti.
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小白学人工智能

La Chine développe également activement la nouvelle génération de technologies d'intelligence artificielle et s'efforce de les appliquer dans divers secteurs. Après avoir terminé ce cours, les étudiants seront capables de : Comprendre les dernières applications et tendances du développement de l'industrie de l'intelligence artificielle..
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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
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