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Cours sur les réseaux neuronaux

305 Cours

California Institute of Technology

Processamento Neural de Linguagem Natural em Português I

Bienvenue au cours de Traitement Neuronal du Langage Naturel en Portugais I, offert par le Département d'Informatique de l'Institut de Mathématiques et de Statistique de l'USP, avec le soutien du C4AI – Centre USP-IBM-Fapesp pour l'Intelligence Artificielle et de Google. Dans ce cours, vous apprendrez comment le Machine Learning (apprentissage.
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California Institute of Technology

Introduction to artificial intelligence for trainers

Module 1 : Concepts Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle (IA) et de l'Apprentissage Automatique À la fin de ce module, vous serez capable de : Distinguer entre apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, et identifier le type d'apprentissage automatique le plus adapté à certains.
California Institute of Technology Pluralsight

Neural Networks for Data Professionals: A Comprehensive Introduction

Réseaux Neuraux pour les Professionnels des Données : Une Introduction Complète Dans le monde en constante évolution de la science des données et de l'intelligence artificielle, maîtriser les réseaux neuraux est une compétence cruciale pour les professionnels des données. Inspirés par le cerveau humain, ces systèmes complexes ont révolutionné les.
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provider Pluralsight
pricing Free Trial Available
duration 39 minutes
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California Institute of Technology Pluralsight

Neural Networks Demystified for Data Professionals

Réseaux Neuraux Démystifiés pour les Professionnels de la Donnée Les réseaux neuraux sont la base de nombreuses applications dans l'apprentissage machine et l'intelligence artificielle. Ce cours, Réseaux Neuraux Démystifiés pour les Professionnels de la Donnée, vise à clarifier ce qu'ils sont, comment ils fonctionnent et leurs potentielles utili.
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provider Pluralsight
pricing Free Trial Available
duration 24 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Pluralsight

Deep Learning with Keras 2

Deep Learning avec Keras Le Deep Learning est au cœur de nombreuses applications avancées d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. Ce cours, Deep Learning avec Keras, vous montre comment utiliser Keras pour créer rapidement des réseaux neuronaux profonds et puissants. Il y a eu une révolution dans l'intelligence artificielle.
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provider Pluralsight
pricing Free Trial Available
duration 2 hours 34 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Pluralsight

Deep Learning: The Big Picture

L'apprentissage profond : La grande image L'apprentissage profond : La grande image L'apprentissage profond permet aux machines d'apprendre des tâches complexes sans programmation explicite. Dans ce cours, L'apprentissage profond : La grande image, vous explorerez les bases de l'apprentissage profond, ses applications et comment commencer votre.
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provider Pluralsight
pricing Free Trial Available
duration 1 hour 28 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology

How Neural Networks Learn: Exploring Architecture, Gradient Descent, and Backpropagation

Comment les réseaux neuronaux apprennent : exploration de l'architecture, la descente de gradient et la rétropropagation Les réseaux neuronaux alimentent aujourd'hui de nombreuses applications d'intelligence artificielle. Ce cours vous enseignera ce qui se cache derrière la magie - la dynamique de l'entraînement des réseaux neuronaux, y compris.
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California Institute of Technology

Mastering Natural Language Processing (NLP) with Deep Learning

Maîtriser le Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) avec l'Apprentissage Profond Comprendre le monde complexe du traitement automatique du langage naturel peut être une tâche difficile mais essentielle dans cette industrie en pleine croissance. Dans ce cours, Maîtriser le Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) avec l'Apprentis.
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California Institute of Technology Udemy

Machine Learning and Deep Learning Projects in Python

Projets de Machine Learning et Deep Learning en Python Découvrez 20 projets pratiques englobant le Machine Learning et le Deep Learning, mis en œuvre de manière experte en Python. Ce cours complet fournit tout le code nécessaire pour des applications concrètes, vous guidant de bout en bout. Offert par : Udemy Université : Catégories :.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 5 hours 34 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Pluralsight

Applying Neural Networks: A Guide to Pre-trained Models

Dans l'environnement en constante évolution de l'intelligence artificielle, tirer parti de la puissance des modèles pré-entraînés devient de plus en plus crucial pour des solutions efficaces et efficientes. Dans ce cours, Appliquer les Réseaux Neuraux : Un Guide des Modèles Pré-entraînés, vous acquerrez la capacité d'utiliser des modèles d'IA.
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provider Pluralsight
pricing Free Trial Available
duration 36 minutes
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 !