Cours sur les réseaux neuronaux

305 Cours

人工智能导论

Explorez les concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle, en étudiant les modèles, algorithmes et plateformes réseaux basés sur les données. Ce cours retrace les étapes clés de développement de l'intelligence artificielle pour stimuler votre intérêt pour l'apprentissage. Grâce à ce cours, vous maîtriserez solidement les bases de l'inte.
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Artificial Neural Networks Theory and Its Applications

Embarquez pour un voyage à travers le monde complexe des réseaux neuronaux artificiels, conçu pour vous initier à la fois à leurs théories fondamentales et à leurs applications de pointe. Commencez votre apprentissage avec les bases des réseaux neuronaux biologiques avant de plonger dans des structures complexes telles que les Réseaux Neurona.
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Introduction to Artificial Intelligence(人工智能导论)

Explorez les fondamentaux de l'intelligence artificielle avec notre cours complet, "Introduction à l'intelligence artificielle(人工智能导论)." Ce cours, proposé par XuetangX, comprend cinq chapitres instructifs conçus pour les apprenants désireux de comprendre les concepts et applications de base de l'IA. Chapitre 1 : Introduction à l'intellige.
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Cloud Computing and Artificial Intelligence

Ce cours couvre la structure et les possibilités de l'informatique en nuage, en mettant l'accent sur la fusion des données avec les services IA comme l'IoT, des technologies clés de la quatrième révolution industrielle. Il explore également les applications du traitement des big data par l'analyse de texte. Les participants acquerront une compréh.
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All of AI: ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion & App Dev

Découvrez ce cours sur l'IA sur Udemy Explorez divers aspects de l'intelligence artificielle, de ChatGPT et l'ingénierie des invites à l'API OpenAI et au-delà. Ce cours couvre divers sujets tels que le développement d'applications IA, les chatbots, les GPT et l'apprentissage machine. Acquérez une expérience pratique avec l'IA générative, l'aut.
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Intelligent Control(智能控制)

La montée et la recherche approfondie de l'intelligence artificielle poussent la théorie du contrôle vers la simulation de diverses intelligences. Parallèlement, le contrôle automatique des systèmes sans pilote et des produits intelligents impulse un développement continu de la technologie de contrôle intelligent. Ce cours sert de tronc commun p.
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【試験対策から本質の理解まで、知識をまとめて身に付けよう!】G検定対策講座

Titre de l'événement : De la préparation aux examens à la compréhension fondamentale, acquérez une connaissance complète ! Cours de préparation au G-Test Résumé : Le G-Test est un examen clé pour apprendre les bases de l'apprentissage automatique et du deep learning. Ce cours vous aide à rassembler vos connaissances pour vous préparer à l'examen t.
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Deep Learning Python Project: CNN based Image Classification

Embarquez pour un voyage transformateur dans le monde du deep learning avec notre projet exhaustif sur la classification d'images utilisant les Réseaux Neurones Convolutionnels (CNN). Conçu pour les débutants, ce cours utilise le jeu de données CIFAR-10 et offre des aperçus détaillés sur la construction et l'entraînement de vos propres modèles.
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初识《神经网络理论及应用》——之课程知多少?

Rejoignez la conférence d'introduction sur les réseaux neuronaux présentée par l'Université de technologie et de commerce de Pékin. Ce cours est conçu pour fournir des connaissances fondamentales sur les concepts de réseaux neuronaux artificiels, les cadres théoriques et leurs applications pratiques. Parfait pour ceux qui souhaitent explore.
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智能控制技术

Le programme de ce cours est à la fois simple et complet, expliquant progressivement la technologie de contrôle intelligent. Le contenu est accompagné d'exemples et d'exercices pour aider les étudiants à comprendre et maîtriser les concepts clés. Le cours est composé de sept chapitres, incluant 34 leçons. Le premier chapitre est une introduction.
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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 !