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Cours sur les réseaux neuronaux

402 Cours

California Institute of Technology Udemy

YOLO: Custom Object Detection & Web App in Python

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California Institute of Technology Udemy

Deep learning for object detection using Tensorflow 2

Plongez dans le domaine de l'apprentissage profond et de la détection d'objets avec notre cours soigneusement élaboré, "Apprentissage Profond pour la Détection d'Objets avec TensorFlow 2". Ce programme complet est conçu pour fournir aux participants une compréhension solide de la manière de former et d'évaluer trois modèles avancés : Faster R.
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California Institute of Technology Coursera

Oracle Cloud Infrastructure AI Foundations

Rejoignez le cours "Fondements de l'IA d'Oracle Cloud Infrastructure" et plongez dans le monde de l'IA. Ce cours offre une introduction approfondie aux concepts clés de l'Intelligence Artificielle, de l'Apprentissage Automatique, de l'Apprentissage Profond et de l'IA Générative. Spécialement conçu pour ceux qui sont nouveaux dans le domaine,.
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California Institute of Technology Udemy

PyTorch Tutorial - Neural Networks & Deep Learning in Python

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California Institute of Technology Johns Hopkins University

Advanced Neural Network Techniques

Rejoignez le cours 'Techniques Avancées des Réseaux Neuraux' et explorez le monde des méthodologies sophistiquées des réseaux neuraux. Ce programme complet offre aux apprenants une compréhension approfondie des techniques de pointe comme les Réseaux Neuronaux Récurrents (RNNs), les Autoencodeurs, les Réseaux Neuronaux Génératifs, et l'Apprentis.
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California Institute of Technology Udemy

2025 Deep Learning for Beginners with Python

Embarquez dans votre parcours d'apprentissage profond avec le cours 2025 Deep Learning pour Débutants avec Python. Ce programme complet est conçu pour initier les nouveaux venus au monde passionnant de l'intelligence artificielle, en utilisant Python comme principal outil. Ce cours explore les fondamentaux des réseaux neuronaux, y compris une.
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California Institute of Technology Northeastern University

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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California Institute of Technology CourseHorse

AI & Machine Learning Bootcamp (Live Online)

Le Bootcamp Intelligence Artificielle & Apprentissage Automatique de Fullstack Academy est un programme intensif à temps partiel conçu pour les professionnels des données actuels et futurs. Sur 26 semaines, vous maîtriserez des concepts pratiques et théoriques de l'apprentissage automatique en utilisant des outils standards de l'industrie. Ac.
California Institute of Technology Johns Hopkins University

Foundations of Neural Networks

Fondations des réseaux neuronaux - Spécialisation par l'Université Johns Hopkins Cette spécialisation offerte par l'Université Johns Hopkins, disponible sur Coursera, est destinée aux étudiants postuniversitaires visant à approfondir leurs connaissances en réseaux neuronaux et apprentissage profond. Le programme comprend trois cours complets qui.
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California Institute of Technology CourseHorse

AI for Python (Live Online)

Embarquez pour un voyage d'apprentissage transformateur avec notre cours IA pour Python (Cours en ligne en direct), conçu pour les débutants et ceux ayant des compétences intermédiaires en Python. Ce cours pratique couvre les concepts essentiels de l'IA, vous fournissant l'expertise nécessaire pour intégrer l'IA dans vos projets. Tout au lo.
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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 !