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    • Deep Learning

    Cours de Deep learning en ligne

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    Explorez le catalogue de cours de Deep learning

    • Statut : Nouveau
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      G

      Google Cloud

      Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - Bahasa Indonesia

      Compétences que vous acquerrez: Generative AI, MLOps (Machine Learning Operations), Google Cloud Platform, Predictive Modeling, Continuous Monitoring, Data Ethics, Natural Language Processing

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      P

      Packt

      Monitoring, Security, and High Availability in Vault

      Compétences que vous acquerrez: System Monitoring, Kubernetes, Continuous Monitoring, Application Security, Hardening, Key Management, Disaster Recovery, Encryption, Performance Tuning

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      P

      Packt

      What's New in .NET and C#

      Compétences que vous acquerrez: Microsoft Development Tools, Cross Platform Development, .NET Framework, C# (Programming Language), Software Development Tools, Microsoft Visual Studio, Performance Tuning, Application Security, Debugging

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      P

      Packt

      Scene Detailing, Prop Creation, and Rendering

      Compétences que vous acquerrez: 3D Modeling, Virtual Environment, Computer Graphic Techniques, Visualization (Computer Graphics), Graphical Tools, Design Elements And Principles, Functional Design, Creative Design, Design

      Intermédiaire · Cours · 3 à 6 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      G

      Google Cloud

      Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - 繁體中文

      Compétences que vous acquerrez: Generative AI, Continuous Monitoring, MLOps (Machine Learning Operations), Predictive Modeling, Machine Learning Methods, Google Cloud Platform, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Quality, Automation

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • P

      Pontificia Universidad Católica de Chile

      Magíster en Ciencia de Datos

      Compétences que vous acquerrez: Revenue Management, Data Ethics, Customer Analysis, Descriptive Analytics, FinTech, Database Design, People Analytics, Time Series Analysis and Forecasting, Biostatistics, Predictive Analytics, Statistical Reporting, Unsupervised Learning, Digital Transformation, Deep Learning, Risk Analysis, Bayesian Statistics, Exploratory Data Analysis, Cloud Security, Network Model, Data Visualization

      Obtenir un diplôme

      Diplôme · 1 à 4 ans

    • U

      Universidad de los Andes

      Maestría en Inteligencia Analítica de Datos

      Compétences que vous acquerrez: Systems Thinking, Network Analysis, Unsupervised Learning, Data Storytelling, Deep Learning, Predictive Modeling, Data Presentation, Risk Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Project Management Life Cycle, MLOps (Machine Learning Operations), Marketing Analytics, Cash Flows, Matplotlib, Descriptive Analytics, Statistical Analysis, Simulations, Random Forest Algorithm, Operations Research, Solution Design

      Obtenir un diplôme

      Diplôme · 1 à 4 ans

    • P

      Pontificia Universidad Católica de Chile

      Magíster en Business Analytics

      Compétences que vous acquerrez: Revenue Management, Customer Analysis, Descriptive Analytics, FinTech, Database Design, People Analytics, Time Series Analysis and Forecasting, Biostatistics, Predictive Analytics, Statistical Reporting, Digital Transformation, Deep Learning, Risk Analysis, Bayesian Statistics, Cloud Security, Network Model, Data Visualization, Assertiveness, Web Scraping, Governance

      Obtenir un diplôme

      Diplôme · 1 à 4 ans

    • U

      Universidad de los Andes

      Maestría en Inteligencia Artificial

      Compétences que vous acquerrez: Real-Time Operating Systems, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Anomaly Detection, Computer Vision, Reinforcement Learning, Cloud-Native Computing, Natural Language Processing, Containerization, Deep Learning, Dimensionality Reduction, Artificial Intelligence, Machine Learning, CI/CD, Probability & Statistics, Control Systems, Data Ethics, Application Deployment, Epidemiology, Education Software and Technology

      Obtenir un diplôme

      Diplôme · 1 à 4 ans

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      G

      Google Cloud

      Menggunakan BigQuery Machine Learning untuk Inferensi

      Compétences que vous acquerrez:

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • P

      Pontificia Universidad Católica de Chile

      Certificado en Introducción a la Ciencia de Datos

      Compétences que vous acquerrez: Predictive Analytics, Unsupervised Learning, Data Cleansing, Exploratory Data Analysis, Data Visualization, Dimensionality Reduction, Data Science, Descriptive Analytics, Supervised Learning, Regression Analysis, Scientific Visualization, Data-Driven Decision-Making, Data Processing, Time Series Analysis and Forecasting, Pandas (Python Package), Data Visualization Software, Statistical Machine Learning, Data Manipulation, Statistical Visualization, Machine Learning

      Crédit proposé

      MasterTrack · 6 à 12 mois

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Українська

      Compétences que vous acquerrez: Data Ethics, Artificial Intelligence, Google Cloud Platform, Tensorflow, Applied Machine Learning, Data Validation

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    1…421422423…425

    En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur deep learning .

    • Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - Bahasa Indonesia: Google Cloud
    • Monitoring, Security, and High Availability in Vault: Packt
    • What's New in .NET and C#: Packt
    • Scene Detailing, Prop Creation, and Rendering: Packt
    • Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - 繁體中文: Google Cloud
    • Magíster en Ciencia de Datos: Pontificia Universidad Católica de Chile
    • Maestría en Inteligencia Analítica de Datos: Universidad de los Andes
    • Magíster en Business Analytics: Pontificia Universidad Católica de Chile
    • Maestría en Inteligencia Artificial: Universidad de los Andes
    • Menggunakan BigQuery Machine Learning untuk Inferensi: Google Cloud

    Compétences que vous avez acquises en Machine Learning

    Programmation En Python (33)
    TensorFlow (32)
    Deep Learning (30)
    Réseau De Neurones Artificiels (24)
    Big Data (18)
    Classification Statistique (17)
    Apprentissage Par Renforcement (13)
    Algèbre (10)
    Bayésien (10)
    Algèbre Linéaire (10)
    Régression Linéaire (9)
    NumPy (9)

    Questions fréquentes sur Deep Learning

    deep learning est une application puissante d'algorithmes d'apprentissage automatique (ML) modelés sur des systèmes biologiques de traitement de l'information appelés réseaux neuronaux artificiels (ANN). L'apprentissage automatique est une technique d'intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d'apprendre automatiquement à partir de données sans programmation explicite, et deep learning exploite plusieurs couches de réseaux neuronaux interconnectés pour générer des informations plus sophistiquées.

    Bien que ce domaine de l'informatique soit relativement récent, il est déjà utilisé dans un nombre croissant d'applications importantes. deep learning excelle dans la reconnaissance automatique d'images, également connue sous le nom de vision par ordinateur, qui est utilisée pour créer des systèmes de reconnaissance faciale précis et pour conduire en toute sécurité des véhicules autonomes. Cette approche est également utilisée pour les applications de reconnaissance vocale et de traitement du langage naturel (NLP), qui permettent aux ordinateurs d'interagir avec les utilisateurs humains par le biais de commandes vocales.

    Les algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression logistique sont essentiels pour créer des applications deep learning, de même que les langages de programmation couramment utilisés tels que Tensorflow et Python. Ces langages de programmation sont généralement préférés pour l'enseignement et l'apprentissage dans ce domaine en raison de leur flexibilité et de leur relative accessibilité - une priorité importante compte tenu de la pertinence du site deep learning pour un large éventail de professionnels n'ayant pas de formation en informatique. ‎

    Une bonne connaissance des capacités et du processus de développement des applications deep learning peut être un atout dans un nombre croissant de carrières. Par exemple, l'utilisation de deep learning est explorée dans le domaine des soins de santé pour la lecture automatique des images radiologiques, ainsi que pour la recherche de modèles dans les gènes et les interactions pharmaceutiques qui peuvent contribuer à la découverte de nouveaux types de médecine. Dans de nombreux domaines, une connaissance élémentaire du site deep learning peut aider les professionnels à identifier de nouvelles applications potentielles de cette puissante technologie.

    Ceux qui ont une connaissance plus approfondie du site deep learning peuvent devenir des chercheurs en informatique dans ce domaine, chargés d'inventer de nouveaux algorithmes et de trouver de nouvelles applications pour ces techniques. Étant donné le large éventail d'utilisations de deep learning, les informaticiens spécialisés dans ce domaine sont très recherchés par les entreprises privées, les agences gouvernementales et les universités de recherche. Selon le Bureau of Labor Statistics, les chercheurs en informatique gagnaient un salaire annuel médian de 122 840 dollars en 2019, et ces emplois devraient connaître une croissance beaucoup plus rapide que la moyenne. ‎

    Certainement - en fait, Coursera est l'un des meilleurs endroits pour apprendre sur deep learning. Grâce à un partenariat avec deeplearning.ai et l'université de Stanford, Coursera propose des cours ainsi qu'une spécialisation dispensés par certains des penseurs et éducateurs pionniers dans ce domaine. Vous pouvez également suivre des cours et vous spécialiser auprès de leaders de l'industrie tels que Google Cloud et Intel, ou obtenir un certificat professionnel auprès d'IBM. Le Projet Guidé offre également la possibilité d'acquérir des compétences sur deep learning grâce à des tutoriels pratiques dirigés par des enseignants expérimentés, ce qui vous permet d'apprendre en toute confiance. ‎

    Les compétences ou l'expérience que vous devrez peut-être avoir avant d'étudier deep learning, et qui peuvent vous aider à mieux comprendre un concept avancé tel que deep learning, peuvent inclure la lecture de la langue des signes, la génération de musique et le traitement du langage naturel (NLP), en plus de beaucoup d'autres. Si vous avez une connaissance de Python 3 et que vous comprenez les concepts de base des algorithmes généraux d'apprentissage automatique et de deep learning, vous pouvez avoir les compétences nécessaires pour apprendre cette Spécialisation. Vous pouvez également vous renseigner sur les probabilités et statistiques pour étudier les concepts de deep learning. Les mathématiques de base, telles que l'algèbre et le calcul, sont également un prérequis important pour deep learning car elles sont liées à l'apprentissage automatique et à la science des données. De même, si vous avez travaillé dans les domaines de la technologie ou de l'intelligence artificielle (IA), vous avez peut-être l'expérience nécessaire pour étudier deep learning. ‎

    Le type de personne le mieux placé pour étudier deep learning est celui qui est à l'aise avec les statistiques, la programmation, le calcul avancé, l'algèbre avancée et l'ingénierie. deep learning bénéficie d'une personne passionnée par le travail dans les domaines de l'IA qui peut créer des types de réseaux deep learning qui aident les machines à exécuter des fonctions humaines. La personne la mieux placée pour s'informer sur le site deep learning a tout intérêt à comprendre comment l'intelligence est construite pour faire fonctionner toutes sortes de choses, des voitures sans conducteur aux appareils mobiles, en passant par les systèmes de négociation d'actions et les équipements de chirurgie robotique, par exemple. deep learning bénéficie à une personne ayant pour objectif de travailler avec des systèmes tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le NLP, la reconnaissance audio, les systèmes bioinformatiques et l'analyse d'images médicales. ‎

    deep learning peut vous convenir si vous souhaitez vous lancer dans l'IA. La Spécialisation peut vous être utile si vous êtes un chercheur ou un praticien de l'apprentissage automatique qui cherche à apprendre la prochaine génération d'apprentissage automatique, et si vous voulez développer des compétences pratiques dans le cadre populaire deep learning TensorFlow. deep learning est l'une des compétences les plus recherchées dans le domaine de la technologie, et sa maîtrise peut vous offrir de nombreuses opportunités dans le domaine de l'IA. Il peut également vous être utile si vous souhaitez apprendre à construire un réseau neuronal et à mener à bien des projets d'apprentissage automatique, et si vous êtes passionné par l'apprentissage des réseaux convolutifs, des RNN, des LSTM, d'Adam, de Dropout, de BatchNorm, de l'initialisation de Xavier/He, et par la maîtrise des concepts en Python et en TensorFlow. ‎

    Les cours en ligne sur deep learning constituent un moyen pratique et formatif d'améliorer vos connaissances ou d'acquérir de nouvelles compétences sur deep learning. Choisissez parmi une large gamme de cours deep learning proposés par les meilleures universités et les leaders de l'industrie, adaptés à différents niveaux de compétences. ‎

    Oui, Coursera propose une variété de cours gratuits sur de nombreux sujets, y compris le Deep learning. Bien que vous puissiez accéder gratuitement à la plupart des supports de cours en auditant les cours, cela n'inclut pas les devoirs notés ou un certificat d'achèvement. Pour ceux qui souhaitent obtenir un certificat afin de présenter leur apprentissage ou d'améliorer leur profil professionnel, Coursera offre la possibilité d'acheter le cours. En outre, Coursera propose des essais gratuits ou une aide financière aux apprenants qui remplissent les conditions requises, ce qui rend les certifications plus accessibles à tous.‎

    Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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