Cours sur les réseaux neuronaux
226 Cours
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Un développeur de réseau neuronal conçoit et programme des systèmes matériels et logiciels qui fonctionnent sur le principe du cerveau humain (réseaux neuronaux).
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.
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 :
Architecture de réseau neuronal.
Programmation Python (les réseaux neuronaux sont également écrits dans d'autres langues - R, Java, C# (Sharp), C++, Go, Swift, mais le plus souvent en Python).
Les frameworks d'apprentissage machine PyTorch et TensorFlow.
Les bibliothèques Python pour la science des données - Numpy, Matplotlib, Scikit-learn.
Travailler avec des bases de données et SQL.
Travailler sous Linux.
Technologies d'interface utilisateur.
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.
Examinons les principaux avantages des cours de réseaux neuronaux et d'apprentissage profond :
Court et concis : nous donnons des informations de manière concise, imaginez, vous pouvez apprendre quelque chose de nouveau pendant un trajet en métro !
Instructions détaillées : chaque leçon a des instructions étape par étape avec des captures d'écran, des listes et des listes de contrôle pour vous aider à maîtriser le matériel.
Professeurs professionnels : nos professeurs sont des praticiens qui travaillent tous les jours avec les constructeurs et les outils dont ils parlent dans les leçons, vous aurez donc toujours la possibilité de poser une question à un expert dans des chats spéciaux ou des webinaires si quelque chose n'est pas clair.
Ce ne sont là que quelques-uns de nos avantages.
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 !