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Cours sur les réseaux neuronaux

426 Cours

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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Korean)

Ce cours d'introduction du programme de formation AWS ML Engineer Associate passe en revue les notions fondamentales liées à l'apprentissage automatique (ML) et examine les avancées en matière de ML et d'IA. Identifiez les objectifs commerciaux, formulez les problèmes de ML et découvrez Amazon SageMaker. Niveau du cours : Avancé Durée : 4.
provider AWS Skill Builder
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California Institute of Technology SAP Learning

Exploring the World of AI

Embarquez pour un voyage éducatif avec notre cours, "Explorer le Monde de l'IA," proposé par SAP Learning. Plongez au cœur des principes fondamentaux et des divers concepts de l'IA, y compris des perspectives fascinantes sur l'apprentissage automatique et l'IA symbolique à travers des supports engageants comme les jeux de société et les jeux vid.
provider SAP Learning
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California Institute of Technology Coursera

Foundations of Deep Learning and Neural Networks

Fondamentaux de l'Apprentissage Profond et des Réseaux Neuronaux Fondamentaux de l'Apprentissage Profond et des Réseaux Neuronaux Embarquez pour un voyage à travers le monde complexe de l'apprentissage profond et des réseaux neuronaux. Ce cours commence par une base dans l'histoire et les concepts de base des réseaux neuronaux, y compris les per.
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California Institute of Technology Coursera

PyTorch Ultimate 2024 - From Basics to Cutting-Edge

PyTorch Ultimate 2024 - Des Bases aux Technologies de Pointe Embarquez pour une expérience d'apprentissage transformative avec notre cours PyTorch Ultimate 2024. Commencez avec une solide fondation, comprenant les sujets et objectifs clés, et passez sans effort des bases de l'apprentissage automatique aux principes de l'apprentissage profond. De.
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California Institute of Technology Coursera

Advanced Chatbots with Deep Learning and Python

Chatbots Avancés avec Deep Learning et Python Ce cours est conçu pour équiper les apprenants des connaissances et des compétences nécessaires pour développer des chatbots avancés en utilisant le deep learning et Python. Les modules initiaux fournissent un aperçu des chatbots, leur évolution, et les avantages d'incorporer l'IA dans le d.
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California Institute of Technology Coursera

Keras Deep Learning & Generative Adversarial Networks (GAN)

Keras Deep Learning & Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN) Ce cours est conçu pour vous emmener dans un voyage approfondi à travers le monde de l'apprentissage profond et de l'intelligence artificielle. En commençant par une introduction aux concepts d'IA et d'apprentissage machine, vous construirez une solide fondation en réseaux neuronaux et.
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California Institute of Technology Coursera

Advanced Generative Adversarial Networks (GANs)

Réseaux Antagonistes Génératifs Avancés (GANs) Partez pour un voyage éclairant dans le domaine des Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs), où vous maîtriserez l'art de la synthèse d'images pilotée par l'IA. Ce cours commence par une base solide, vous introduisant aux concepts et composants de base des GANs, tels que le Générateur et le Discrimi.
provider Coursera
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California Institute of Technology Johns Hopkins University

Mastering Neural Networks and Model Regularization

Maîtriser les Réseaux Neuraux et la Régularisation des Modèles Le cours "Maîtriser les Réseaux Neuraux et la Régularisation des Modèles" explore en profondeur les fondamentaux et les techniques avancées des réseaux neuraux, de la compréhension des modèles basés sur le perceptron à la mise en œuvre des réseaux neuraux convolutionnels (CNNs) de po.
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California Institute of Technology University of Pennsylvania

Deep Learning Essentials

Essentiels de l'Apprentissage Profond | Université de Pennsylvanie | Coursera Rejoignez le cours Essentiels de l'Apprentissage Profond de l'Université de Pennsylvanie sur Coursera. Plongez dans l'histoire riche de l'apprentissage profond et acquérez une compréhension approfondie des réseaux de neurones, y compris le perceptron. Découvr.
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California Institute of Technology Coursera

Foundations and Core Concepts of PyTorch

Fondations et Concepts de Base de PyTorch Dans ce cours complet, vous entreprendrez un voyage à travers les éléments fondamentaux et les concepts de base de PyTorch, l'un des cadres d'apprentissage profond les plus populaires. En commençant par un aperçu détaillé et la configuration du système, vous serez guidé à travers l'installat.
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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 !