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Cours sur les réseaux neuronaux

226 Cours

California Institute of Technology University of Naples Federico II

Interpretable Machine Learning

Machine Learning Interprétable Alors que l'intelligence artificielle (IA) s'intègre dans des domaines à haut risque comme la santé, la finance et la justice pénale, il est essentiel que ceux qui construisent ces systèmes sortent de la boîte noire et développent des systèmes non seulement précis, mais aussi transparents et fiables. Ce cours est un.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Indonesian)

Fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle (Indonésien) Dans ce cours, vous apprendrez les bases de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA). Vous verrez les différentes formes de relations entre l'IA, ML, l'apprentissage profond et le domaine émergent de l'intelligence artificielle.
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California Institute of Technology Northeastern University

Ethics and Governance in the Age of Generative AI

Éthique et Gouvernance à l'Ère de l'IA Générative Ce cours est idéal pour les individus souhaitant approfondir leur compréhension de l'IA générative et des meilleures pratiques pour une intégration éthique dans les flux de travail. Offert par l'Université Northeastern sur Coursera, il explore les aspects éthiques et techniques du développement e.
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California Institute of Technology Udacity

Computer Vision

Vision par Ordinateur - Udacity Maîtrisez les compétences en vision par ordinateur qui sous-tendent les avancées de la robotique et de l'automatisation. Écrivez des programmes pour analyser des images, mettre en œuvre l'extraction de caractéristiques et reconnaître des objets en utilisant des modèles d'apprentissage profond. Université: Fournisse.
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California Institute of Technology Udacity

AI Product Manager

Programme Nanodegree de Gestion de Produits IA | Udacity Le programme Nanodegree de Gestion de Produits IA offre une vue d'ensemble complète de l'IA et de l'apprentissage automatique pour les entreprises. Il couvre les bases de l'IA, la manière d'exploiter les ensembles de données existants avec l'IA, comment collecter ou créer des ensembles.
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California Institute of Technology University of Naples Federico II

Explainable Machine Learning (XAI)

Apprentissage Machine Explicable (XAI) Apprentissage Machine Explicable (XAI) Alors que l'Intelligence Artificielle (IA) devient intégrée dans des domaines à haut risque tels que la santé, la finance et la justice pénale, il est crucial que ceux qui construisent ces systèmes pensent au-delà de la boîte noire et développent des systèmes qui sont.
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California Institute of Technology Udacity

AI Programming with Python

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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS SimuLearn: TensorFlow and Computer Vision

AWS SimuLearn : TensorFlow et Vision par Ordinateur AWS SimuLearn est une expérience d'apprentissage en ligne qui associe des simulations pilotées par l'IA générative à une pratique pratique pour aider les individus à apprendre à traduire les problèmes commerciaux en solutions techniques grâce à la simulation de dialogue entre un client et un pr.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Exam Prep Official Pretest: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - English)

Examen Préparatoire Officiel : Ingénieur en Machine Learning Certifié AWS - Associé (MLA-C01 - Français) L'Examen Préparatoire Officiel : Ingénieur en Machine Learning Certifié AWS - Associé (MLA-C01 - Français) comprend 65 questions et a une limite de temps de 130 minutes. Ce prétest est aligné avec la version MLA-C01 de l'examen et le guide d'ex.
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California Institute of Technology

PyTorch for Deep Learning

PyTorch pour l'apprentissage profond Apprenez PyTorch et devenez un ingénieur en apprentissage profond compétent. Ce cours sur PyTorch est un guide étape par étape conçu pour vous aider à développer vos propres modèles d'apprentissage profond. Le programme comprend des sujets essentiels tels que la vision par ordinateur, les réseaux de neurones.
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Qui est un développeur de réseau neuronal ?

Un développeur de réseau neuronal conçoit et programme des systèmes matériels et logiciels qui fonctionnent sur le principe du cerveau humain (réseaux neuronaux).

Introduction aux cours de réseau neuronal

Un développeur de réseau neuronal est un programmeur qui crée des logiciels pour des modèles mathématiques qui fonctionnent sur le principe du système nerveux d'un organisme vivant.

Un réseau neuronal est un programme informatique construit sur le modèle de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Ses neurones artificiels constituants sont de minuscules fonctions mathématiques qui effectuent des actions computationnelles - reçoivent de l'information, la traitent et la comparent, et la transmettent. Un réseau neuronal n'est pas programmé dans le sens habituel du terme une fois pour toutes - il apprend en chargeant et en traitant constamment d'énormes ensembles de données. À cette fin, des algorithmes spéciaux sont utilisés, qui sont créés par le développeur du réseau neuronal. En conséquence, un réseau neuronal artificiel peut comparer des données, trouver des modèles et en faire ses propres conclusions, classer les informations, prédire des événements, reconnaître des images, la parole.

La tâche d'un développeur de réseau neuronal est de créer un programme capable d'apprendre et de lui apprendre à apprendre. Des exemples des résultats du travail des développeurs de réseaux neuronaux après les cours de réseau neuronal incluent les chatbots, les assistants vocaux, les générateurs de texte, les applications mobiles capables de reconnaître les visages sur les photos ou les émotions dans les vidéos, les systèmes de navigation pour les voitures sans pilote, les systèmes de détection de défauts lors de la maintenance, etc.

Chemins de carrière et parcours d'apprentissage

Comme, en gros, la création de réseaux neuronaux est l'une des spécialisations étroites d'un spécialiste en science des données, la connaissance de base d'un développeur de réseau neuronal est la science des grandes données (modélisation des données, évaluation de la qualité des algorithmes et des modèles de prévision). Aussi inclus dans le bassin de connaissances sont :

Beaucoup de conférences sur les réseaux neuronaux peuvent être trouvées sur YouTube. Souvent, après la vidéo, les passionnés d'apprentissage machine font une analyse détaillée du matériel. Il existe sur Internet des applications didactiques (comme le cours de réseau neuronal artificiel) avec des architectures prêtes à l'emploi qui démontrent clairement ce qui se passe à l'intérieur d'un réseau neuronal et donnent des instructions sur la manière de l'intégrer dans un projet spécifique.

Avantages et caractéristiques des cours

Examinons les principaux avantages des cours de réseaux neuronaux et d'apprentissage profond :

Ce ne sont là que quelques-uns de nos avantages.

Processus d'inscription

Vous pouvez nous envoyer un courriel et vous inscrire à nos leçons en ligne dès maintenant. Vous pouvez suivre un cours de réseau neuronal profond sur l'une des plateformes éducatives. Ces cours sont conçus pour des personnes sans formation particulière, ils sont donc adaptés à la plupart des gens. La formation en ligne est généralement axée sur la pratique - cela vous permet de rapidement constituer votre portfolio et d'obtenir un emploi immédiatement après la formation !