Cours sur les réseaux neuronaux

426 Cours

AI & Deep Learning Concepts and Applications

Embarquez pour un voyage afin de maîtriser les complexités de l'Intelligence Artificielle et de l'Apprentissage Profond avec notre programme conçu pour inculquer des connaissances essentielles et une expertise pratique. Vous explorerez de manière exhaustive les fondamentaux de l'IA, les méthodologies d'apprentissage machine et les outils d'ap.

Deep Learning Frameworks and Neural Networks Simplified

Rejoignez notre programme complet d'apprentissage profond et dotez-vous de compétences avancées en TensorFlow, Keras, Réseaux Neuronaux Récurrents (RNNs) et Réseaux Neuronaux. Apprenez à implémenter des modèles et des frameworks d'IA de pointe pour relever efficacement les défis concrets et stimuler des innovations marquantes. Maîtriser.

Deep Learning

Les réseaux neuronaux artificiels forment la base des systèmes d'IA modernes. « Apprentissage Profond » offre aux participants une introduction complète aux principes de base et aux éléments fondamentaux utilisés dans les réseaux neuronaux actuels. Le cours couvre les types les plus importants de réseaux neuronaux, tels que les MLP, CNN, RNN et.

Mastering Generative AI: Model Foundations and NLP

Le marché de l'IA générative devrait croître de 42 % CAGR d'ici 2033 (Bloomberg). Avec le traitement du langage naturel étant une clé de cette révolution de l'IA générative, les data scientists et les professionnels de l'IA qualifiés sont très demandés ! Si vous souhaitez percer dans le domaine de l'IA, ce cours d'IBM sur l'IA Générative - Fonda.

Mastering Generative AI: LLM Architecture & Data Preparation

La demande pour l'IA générative devrait croître de plus de 46% par an d'ici 2030, faisant de ce moment une période opportune pour les ingénieurs en IA, développeurs, data scientists, et professionnels du machine learning pour améliorer leurs compétences. Ce cours se concentre sur l'architecture des grands modèles de langage (LLM) et la préparation.

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.

NLP in Engineering: Concepts & Real-World Applications

Rejoignez notre cours complet, "NLP en Ingénierie : Concepts & Applications Pratiques," proposé par Northeastern University sur Coursera. Plongez dans le monde du Traitement Automatique du Langage Naturel et explorez diverses techniques et leurs principes pour répondre aux problèmes d'ingénierie. Ce cours est conçu pour se concentrer sur les.
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Künstliche Intelligenz (KI) – Grundlagen

Approfondissez vos connaissances sur l'Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) grâce à un aperçu détaillé de leur histoire, techniques et domaines d'application. Ce cours de LinkedIn Learning offre des connaissances approfondies et des directives pour tous ceux qui s'intéressent à la technologie émergente, y compris la Visio.
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AI 入門

Ce cours explique clairement les concepts et technologies clés de l'IA. Actuellement, l'IA transforme considérablement le travail et la vie quotidienne. Ce cours est idéal pour ceux qui souhaitent acquérir des connaissances de base sur l'IA ou qui veulent utiliser l'IA pour améliorer leur travail ou leur vie quotidienne. Concepts de base de.
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Introduction to Artificial Intelligence

Explorez le monde fascinant de l'intelligence artificielle avec notre cours complet, Introduction à l'Intelligence Artificielle, proposé par LinkedIn Learning. Ce cours offre un aperçu approfondi des derniers outils et techniques en IA prédictive et générative, vous offrant une connaissance des technologies de pointe. Avec un accent sur les a.
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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 !