Tous les cours actuels de PyTorch Courses en 2024

34 Cours

Create Machine Learning Models in Microsoft Azure

Titre : Créer des Modèles d'Apprentissage Automatique dans Microsoft Azure Description : L'apprentissage automatique forme la base de la modélisation prédictive et de l'intelligence artificielle. Dans ce cours, vous apprendrez les concepts sous-jacents ainsi que les compétences pratiques nécessaires pour construire des modèles en utilisant les.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 13 hours
sessions On-Demand

PyTorch for Deep Learning and Computer Vision

Titre de l'événement : PyTorch pour l'apprentissage profond et la vision par ordinateur Rejoignez-nous pour un cours complet proposé par Udemy, axé sur l'utilisation de PyTorch pour construire des applications avancées en apprentissage profond et vision par ordinateur. Maîtrisez les complexités des réseaux neuronaux, la programmation en Python et l.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 14 hours 14 minutes
sessions On-Demand

Reinforcement Learning beginner to master - AI in Python

Rejoignez le cours "De Débutant à Maître en Apprentissage par Renforcement - IA en Python" sur Udemy et maîtrisez l'art de construire des agents IA. Apprenez à mettre en œuvre divers algorithmes d'apprentissage par renforcement profond comme A2C, REINFORCE et DQN en utilisant PyTorch. Ce cours complet convient parfaitement à ceux qui s'intéressent.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 11 hours
sessions On-Demand

Intermediate Deep Learning with PyTorch

Titre : Apprentissage profond intermédiaire avec PyTorch Description : Plongez dans le monde de l'IA et maîtrisez l'utilisation des architectures fondamentales d'apprentissage profond, y compris les CNN (Convolutional Neural Networks), les RNN (Recurrent Neural Networks), les LSTMs (Long Short-Term Memory) et les GRUs (Gated Recurrent Units), pour.
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provider DataCamp
pricing Free Trial Available
duration 4 hours
sessions On-Demand

A deep understanding of deep learning (with Python intro)

Une compréhension approfondie du Deep Learning (avec introduction à Python) - Udemy Maîtrisez le deep learning en PyTorch grâce à une approche scientifique expérimentale avec de nombreux exemples et problèmes pratiques. Ce cours complet est proposé par Udemy et est parfait pour ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissance.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 2 days 9 hours 20 minutes
sessions On-Demand

BERTによる自然言語処理を学ぼう! -Attention、TransformerからBERTへとつながるNLP技術-

Apprenez le traitement du langage naturel avec BERT ! - De l'Attention et Transformer à BERT - Apprenez le traitement du langage naturel avec BERT ! - De l'Attention et Transformer à BERT - Ce cours explique BERT, une technologie de traitement du langage naturel particulièrement en vogue q.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 4-5 hours
sessions On-Demand

AI Programming with Python

Programmation IA avec Python Apprenez Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, PyTorch et Algèbre Linéaire—les bases pour créer votre propre réseau de neurones. Université : Udacity Fournisseur : Nanodegree Catégories : Cours d'Intelligence Artificielle Cours de Python Cours de Réseaux de Neurones Cours de Matplotlib Cours de NumPy cours.
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provider Udacity  Nanodegree
pricing Paid Course
duration 13 weeks, 10 hours a week

Data Science: Modern Deep Learning in Python

Data Science : Deep Learning Moderne en Python Maîtrisez les dernières techniques de deep learning en utilisant des bibliothèques de pointe telles que Tensorflow, Theano, Keras, PyTorch, CNTK et MXNet. Accélérez vos processus de formation en tirant parti de la puissance des GPU sur AWS. Catégories : Cours Python Cours de Deep Learning Cours.
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Implement Named Entity Recognition with BERT

Dans ce cours, vous apprendrez la technique de transformateur de pointe appelée BERT, comment étiqueter les entités des domaines d'actualité pour classifier les informations et comment obtenir des insights pertinents sur les actualités géopolitiques en utilisant une bibliothèque d'apprentissage profond. Classifier les informations en multiples.
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