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Cours sur les réseaux neuronaux

305 Cours

California Institute of Technology Udacity  Nanodegree

AI Product Manager

Responsable de Produit IA Le programme Nanodegree de Responsable de Produit IA offre un aperçu complet de l'IA et de l'apprentissage automatique pour les applications commerciales. Les participants commenceront par les bases de l'IA, puis passeront à la création d'un cas d'affaires convaincant pour l'intégration de l'IA et mesureront s.
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provider Udacity  Nanodegree
pricing Paid Course
duration 8 weeks, 5-10 hours a week
California Institute of Technology Taipei Medical University

Applications of AI Technology

Applications de la technologie IA | FutureLearn De nos lieux de travail à nos foyers, l'IA est désormais présente dans tous les aspects de nos vies. Au cours de ces quatre semaines, vous vous plongerez dans les applications de la technologie IA et son impact sur l'avenir de quatre domaines clés. Vous commencerez par découvrir les systèmes intell.
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provider FutureLearn
pricing Free Online Course (Audit)
duration 4 weeks, 2 hours a week
sessions On-Demand
California Institute of Technology University of California, San Diego

Fuzzy Logic And Neural Networks

Cours sur la logique floue et les réseaux neuronaux Découvrez le monde fascinant de la Logique Floue et des Réseaux Neuronaux avec notre cours complet. Points Clés du Cours : Introduction aux ensembles flous et comparaison avec les ensembles classiques Discussion détaillée sur les termes et la grammaire des ensembles flous avec des exemples.
provider Swayam
pricing Free Online Course
duration 8 weeks
sessions 21st Jan, 2024
California Institute of Technology Udemy

Python and Computer Neurals

Python et Réseaux Neuraux Informatiques : Intégration dans le Cloud | Udemy Python et Réseaux Neuraux Informatiques : Intégration dans le Cloud | Udemy Maîtrisez l'intégration de Python et des réseaux neuronaux dans des environnements cloud. Rejoignez ce cours complet proposé par Udemy. https://www.udemy.com/course/python-and-computer-neurals/ w.
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provider Udemy
pricing Free Online Course
duration 1-2 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology

Data Science: Modern Deep Learning in Python

Data Science : Deep Learning Moderne en Python Maîtrisez les dernières techniques de deep learning en utilisant des bibliothèques de pointe telles que Tensorflow, Theano, Keras, PyTorch, CNTK et MXNet. Accélérez vos processus de formation en tirant parti de la puissance des GPU sur AWS. Catégories : Cours Python Cours de Deep Learning Cours.
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California Institute of Technology Udemy

Machine Learning with Python from Scratch

Apprentissage Automatique avec Python à Partir de Zéro | Udemy Apprenez à maîtriser les algorithmes d'apprentissage automatique depuis le début, y compris les compétences essentielles en réseaux neuronaux en utilisant Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn et Scikit-Learn. Ce cours est proposé par Udemy et vous fournit les connais.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 13 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology

Curso Completo de Deep Learning

Ce projet est un cours pratique et efficace pour apprendre le Deep Learning avec des exercices appliqués. Vous apprendrez à partir de zéro les bases du Deep Learning. Ensuite, vous apprendrez à développer des réseaux neuronaux avec Python et Keras grâce à des exercices pratiques. Grâce à ce cours, vous apprendrez à programmer vos propres modè.
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California Institute of Technology Coursera

Fundamentals of CNNs and RNNs

Fondamentaux des CNN et RNN Ce cours couvre les concepts fondamentaux des réseaux de neurones convolutifs (CNN) et des réseaux de neurones récurrents (RNN), qui sont largement utilisés dans les domaines de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel. Dans la partie CNN, vous apprendrez les concepts des CNN, les deux pri.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 5-6 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udacity

Introduction to Neural Networks with TensorFlow

Introduction aux Réseaux de Neurones avec TensorFlow | Udacity Maîtrisez les bases des réseaux de neurones en utilisant Python et TensorFlow, et appliquez vos connaissances pour construire un classificateur d'images fonctionnel. Ce cours vous guide à travers l'entraînement d'un modèle d'apprentissage profond sur un ensemble de données d'images e.
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provider Udacity
pricing Paid Course
duration 3 weeks, 5-6 hours a week
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udacity

Introduction to Neural Networks with PyTorch

Apprenez les bases des réseaux de neurones avec Python et PyTorch, puis utilisez vos nouvelles compétences pour créer votre propre classificateur d'images—une application qui entraînera d'abord un modèle d'apprentissage profond sur un jeu de données d'images, puis utilisera le modèle entraîné pour classifier de nouvelles images. Université : Ud.
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provider Udacity
pricing Paid Course
duration 4 weeks, 4-5 hours a week
sessions On-Demand

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 !