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Cours sur les réseaux neuronaux

305 Cours

California Institute of Technology XuetangX

Principles and Practice of Artificial Intelligence

En juillet 2017, le Conseil des Affaires d'État de la Chine a dévoilé le "Plan de développement de la nouvelle génération d'intelligence artificielle", un mouvement central qui a positionné l'avancement de l'IA comme un axe stratégique national. Alors que l'IA stimule le développement de haute qualité, elle redéfinit le concept des nouvelles forces.
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California Institute of Technology XuetangX

Introduction to Artificial Intelligence

Ce cours offre une introduction complète aux concepts fondamentaux, à l'histoire et aux algorithmes de l'Intelligence Artificielle. Les participants obtiendront des connaissances sur des terminologies clés de l'IA telles que le traitement des données, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les réseaux de neurones. De plus, le c.
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California Institute of Technology Udemy

Artificial Neural Networks for Business Managers in R Studio

Maîtrisez les fondamentaux des Réseaux de Neurones Artificiels avec notre cours "Réseaux de Neurones Artificiels pour Managers d'Affaires dans R Studio". Proposé par Udemy, ce cours est spécialement conçu pour les managers d'affaires souhaitant explorer le monde des modèles prédictifs à travers les réseaux de neurones artificiels, sans nécessit.
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California Institute of Technology Udemy

Artificial Neural Network for Regression

Partez pour un voyage éclairant avec notre cours en ligne, "Réseau Neuronal Artificiel pour la Régression," proposé par Udemy. Dans ce cours, vous acquerrez des compétences essentielles pour construire un modèle de régression à l'aide d'un réseau neuronal artificiel, adapté à la prévision de la production d'énergie électrique d'une centrale éle.
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California Institute of Technology Udemy

Artificial Neural Networks (ANN) with Keras in Python and R

Explorez le monde de l'Apprentissage Profond et apprenez à construire des Réseaux de Neurones en utilisant des outils de pointe comme TensorFlow 2.0 et Keras, disponibles à la fois en environnements Python et R. Ce cours proposé par Udemy offre une connaissance approfondie et une expérience pratique dans l'application de ces technologies de.
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California Institute of Technology Udemy

Neural Networks in Python: Deep Learning for Beginners

Embarquez dans votre voyage dans le monde des Réseaux de Neurones Artificiels avec notre cours complet pour débutants, "Réseaux Neuraux en Python : Apprentissage Profond pour Débutants". Conçu pour les futurs data scientists et passionnés d'IA, ce cours vous guidera à travers les fondamentaux des réseaux de neurones en utilisant Python. Tout au.
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California Institute of Technology Udemy

Deep Learning with TensorFlow 2.0

Développez vos compétences techniques avec notre cours spécialisé sur Deep Learning avec TensorFlow 2.0. Ce cours offre un guide complet pour construire des algorithmes de deep learning sophistiqués, vous plongeant dans l'univers des réseaux neuronaux. Apprenez des instructeurs expérimentés d'Udemy à travers des projets pratiques et des applic.
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California Institute of Technology Udemy

Image Recognition with Neural Networks From Scratch(FREE)

Découvrez les secrets de la reconnaissance d'images en rejoignant notre cours complet et gratuit intitulé "Reconnaissance d'Images avec Réseaux Neuronaux Dès le Début" offert par Udemy. Plongez au cœur du monde des réseaux neuronaux et de la rétropropagation tout en maîtrisant Python pour développer des applications de pointe en reconnaissanc.
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California Institute of Technology XuetangX

智能控制

Le « Contrôle Intelligent » est un cours essentiel du programme d'automatisation de l'Université de l'électricité du nord de la Chine, proposé aux étudiants de premier et deuxième cycle. Le contenu du cours comprend les concepts de base du contrôle intelligent, les algorithmes d'optimisation par intelligence collective, le contrôle flou, les.
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California Institute of Technology Coursera

H2O ai Large Language Models (LLMs) - Level 1

Embarquez dans votre parcours avec les Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs) grâce à notre cours de Niveau 1, conçu pour les novices ainsi que pour ceux ayant une certaine expérience en apprentissage automatique. Acquérez une compréhension approfondie des concepts et techniques critiques en modélisation du langage, sous la direction d'A.
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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 !