Tous les cours actuels de Gradient Descent Courses en 2024
26 Cours
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.
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.
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.
Udemy
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7 hours
On-Demand
Intro to Deep Learning with PyTorch
Embarquez dans un voyage avec le cours "Intro to Deep Learning with PyTorch" d'Udacity pour débloquer les fondamentaux de l'apprentissage profond. Ce cours est minutieusement conçu pour vous guider dans la construction de vos propres réseaux de neurones profonds en utilisant le puissant framework PyTorch. Il offre une expérience d'apprentissage imm.
Udacity
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8 weeks
On-Demand
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.
Udacity
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4 weeks, 4-5 hours a week
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.
Udacity
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3 weeks, 5-6 hours a week
On-Demand
Deep Learning: Getting Started
Deep Learning : Prise en main | Cours LinkedIn Learning
Fournisseur : LinkedIn Learning
Plongez dans le monde du deep learning avec notre cours d'introduction. Apprenez les concepts fondamentaux, y compris la régression linéaire et la descente de gradient, pour construire une compréhension et un ensemble de.
LinkedIn Learning
Free Trial Available
1-2 hours
On-Demand
Neural Networks e Deep Learning para Leigos: Sem Mistérios!
Réseaux de Neurones et Deep Learning pour les Nuls : Sans Mystères !
Apprenez de manière facile et intuitive ce que sont et comment fonctionnent les réseaux neuronaux artificiels.
Fournisseur : Udemy
Catégories : Cours de Deep Learning, Cours sur la Descente de Gradient
Udemy
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1-2 hours
On-Demand
Redes Neurais Artificiais em Python
Réseaux Neuronaux Artificiels en Python | Udemy
Apprenez en théorie et en pratique les fondamentaux des réseaux neuronaux en Python et plongez dans le monde du Deep Learning avec notre cours complet proposé par Udemy !
Catégories : Cours Python, Cours Deep Learning, Cours scikit-learn, Cours NumPy, Cours Gradient Descent
Udemy
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8 hours 15 minutes
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Neuronales Netz von Scratch
Réseau Neuronal à Partir de Zéro | Coursera
Apprenez à créer un réseau neuronal à partir de zéro dans ce cours complet sur Coursera. Plongez profondément dans le monde des réseaux neuronaux et acquérez les compétences mathématiques et de programmation nécessaires. Le cours couvre des sujets importants comme la descente de gradient et plus encore..
Coursera
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1-2 hours
On-Demand