Cours sur les réseaux neuronaux

416 Cours

Fundamentos de Inteligencia Artificial

Le monde de l'Intelligence Artificielle (IA) n'est plus de la science-fiction. L'IA pénètre rapidement dans toutes les industries et impacte chaque aspect de notre vie quotidienne. Que vous soyez un professionnel, un cadre, un entrepreneur ou un étudiant, comprendre l'IA et son impact sur notre société est crucial et transformera votre carrièr.
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Image Processing in Python

Plongez dans le monde du traitement d'images, un aspect essentiel de la science des données. Ce parcours complet par DataCamp vous initie aux techniques de base utilisées dans la gestion des images, allant des améliorations d'images de base aux stratégies de restauration sophistiquées. Au fur et à mesure de votre progression, vous explorerez.

Machine Learning Optimization Using Genetic Algorithm

Optimisation de l'Apprentissage Automatique à l'aide d'un Algorithme Génétique - Cours Udemy Débloquez le potentiel de l'apprentissage automatique en maîtrisant les techniques d'optimisation à travers les algorithmes génétiques. Ce cours complet proposé par Udemy explore les subtilités de l'amélioration des performance.
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Practical Machine Learning for Data Scientists

Embarquez pour un voyage dans le monde de l'Intelligence Artificielle avec le cours Apprentissage Machine Pratique pour Scientifiques de Données d'Udemy. Que vous plongiez dans l'IA pour la première fois ou cherchiez à affiner vos compétences, ce cours fournit une base solide en techniques d'IA et d'AM pratiques. Apprenez avec Udemy - un leade.
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Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Bahasa Indonesia)

Dans ce cours, vous apprendrez les bases du machine learning (ML) et de l'intelligence artificielle (IA). Vous examinerez les différentes relations entre l'IA, le ML, le deep learning et le domaine émergent de l'intelligence artificielle générative (IA générative). Vous acquerrez une excellente compréhension des termes de base de l'IA, vous.
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Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (한국어)

Dans ce cours, vous allez explorer les fondamentaux de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle, en examinant les relations entre l'IA, le ML, l'apprentissage profond et l'IA générative émergente. Vous allez consolider votre compréhension des termes essentiels de l'IA, posant les bases pour une exploration plus poussé.
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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 !