Cours sur les réseaux neuronaux

305 Cours

AI and Machine Learning Algorithms and Techniques

Plongez dans les algorithmes et méthodologies essentiels au cœur de l'IA et de l'apprentissage automatique avec ce cours approfondi. Découvrez comment les modèles de langue pré-entraînés (LLM) et divers paradigmes d'apprentissage comme l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement se combinent pour résoudre des défis commerciau.
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IBM AI Engineering

Coursera La technologie IA devrait croître de 37,3 % d'ici l'année 2030, selon Forbes. Le Certificat Professionnel en Ingénierie de l'IA d'IBM, proposé via Coursera, équipe les data scientists, ingénieurs en apprentissage machine, ingénieurs logiciels, et spécialistes techniques des compétences nécessaires pour exceller en tant qu'ingénieur.
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Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Rejoignez le cours sur l'Apprentissage par Renforcement à partir de Retours Humains pour aligner efficacement les modèles d'IA Générative avec les valeurs et préférences humaines. Acquérez une maîtrise pratique avec des Modèles de Langage Large (LLMs) avancés, et plongez dans les complexités de la conception de modèles de récompense. É.
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Data Science: Modern Deep Learning in Python

Plongez dans le monde de la science des données avec notre cours sur l'Apprentissage Profond Moderne en Python. Conçu pour les débutants comme pour les praticiens expérimentés, ce cours offre une exploration complète des méthodes avancées d'apprentissage profond en utilisant des bibliothèques Python populaires telles que TensorFlow, Theano, K.
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Deep Learning with Keras

Rejoignez le cours de Deep Learning avec Keras sur Udemy pour renforcer votre compréhension des concepts de deep learning en utilisant la puissante bibliothèque Keras. Plongez dans les modèles, couches et modules, et acquérez une expérience pratique dans la construction d'un réseau de neurones ainsi qu'un modèle de classification d'images. Id.
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MATLAB and Scientific Computation

"MATLAB and Scientific Computation" est un cours avancé conçu pour les étudiants en ingénierie, axé sur le logiciel polyvalent MATLAB. Cet outil puissant est reconnu pour ses capacités en calculs numériques et visualisation de données, incorporant des packages spécialisés dans divers domaines et offrant des fonctionnalités complètes de développe.
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人工智能基础核心技术之事件检测

Bienvenue au cours "Technologies de Base de l'Intelligence Artificielle : Détection d'Événements" offert par l'Université Tsinghua. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser les techniques de détection d'événements en intelligence artificielle pour identifier et analyser des événements ou motifs significatifs dans le flux de données. Ce cours.
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AI TIME PhD ICLR专场七

Participez à l'AI TIME PhD ICLR Séance Spéciale Sept pour explorer les dernières percées de la recherche en intelligence artificielle. Cette conférence en chinois est animée par des doctorants de la Conférence internationale sur l'apprentissage par représentations (ICLR), présentant les développements avancés et les méthodes innovantes dans le.
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AI TIME PhD 华南理工实验室专场二

Participez à une session académique exclusive qui explore la recherche pionnière et les discussions du programme AI TIME PhD au laboratoire de l'Université de Technologie de Chine du Sud. Cet événement met l'accent sur les dernières avancées en intelligence artificielle et innovations technologiques.
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AI TIME PhD ICLR专场三

Découvrez des avancées révolutionnaires en intelligence artificielle lors de l'AI TIME PhD ICLR专场三. Cette session de conférence, présentée en chinois, propose une série de présentations d'experts de la Conférence Internationale sur les Représentations d'Apprentissage (ICLR). Engagez-vous avec des leaders d'opinion dans le secteur de l'IA 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 !