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    Cours de Deep learning en ligne

    Découvrez des cours de Deep learning couvrant les réseaux neuronaux et plus. Préparez-vous à des carrières en AI et Data Science.

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    Développez des compétences professionnelles en moins de deux heures grâce à des tutoriels pratiques.
    Apprenez auprès des meilleurs enseignants grâce à des devoirs notés, des vidéos et des forums de discussion.
    Apprenez à utiliser un nouvel outil ou une nouvelle compétence dans un environnement interactif et pratique.
    Apprenez à maîtriser une matière de manière approfondie en suivant une série de cours et de projets.
    Obtenez des qualifications professionnelles auprès de leaders du secteur qui prouvent votre expertise.
    Obtenez des qualifications professionnelles tout en suivant des cours comptant pour votre master.
    Obtenez votre licence ou votre master en ligne pour un prix inférieur à l'apprentissage en personne.
    Bénéficiez d'un apprentissage de niveau supérieur sans toutefois vous engager dans un programme complet.
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    Explorez le catalogue de cours de Deep learning

    • U

      University of Colorado Boulder

      Power Electronics Graduate Certificate

      Compétences que vous acquerrez: Computer Vision, Power Electronics, Debugging, Display Devices, Control Systems, Computer Displays, Image Analysis, Tensorflow, Semiconductors, Electronic Systems, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Systems Design, USB, Electrical Engineering, Technical Design, Electrical Systems, Computer Programming Tools, Electrical Power, Embedded Systems

      Crédit proposé

      Certificat d'études supérieures · 6 à 12 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      G

      Google Cloud

      使用 BigQuery 机器学习推理功能

      Compétences que vous acquerrez:

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Polski

      Compétences que vous acquerrez: Data Ethics, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Open Source Technology, Google Cloud Platform, Tensorflow

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • U

      University of Leeds

      Master of Science in Data Science (Statistics)

      Compétences que vous acquerrez: Data Ethics, Regression Analysis, Unsupervised Learning, Statistical Hypothesis Testing, Correlation Analysis, Statistical Machine Learning, Statistical Visualization, Statistical Methods, Classification And Regression Tree (CART), Exploratory Data Analysis, Planning, Applied Machine Learning, Bayesian Statistics, Dimensionality Reduction, Supervised Learning, Box Plots, Statistics, Statistical Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Analysis

      Obtenir un diplôme

      Diplôme · 1 à 4 ans

    • U

      University of Pittsburgh

      Master of Data Science

      Compétences que vous acquerrez:

      Obtenir un diplôme

      Diplôme · 1 à 4 ans

    • U

      University of Colorado Boulder

      Master of Science in Data Science

      Compétences que vous acquerrez: Object Oriented Design, User Story, SQL, New Product Development, Systems Engineering, Real-Time Operating Systems, Field-Programmable Gate Array (FPGA), Delegation Skills, Failure Analysis, Sampling (Statistics), Diversity Equity and Inclusion Initiatives, Supplier Management, Sustainability Reporting, Accountability, Data Ethics, Data Mining, Unsupervised Learning, Goal Setting, Proposal Writing, Generative AI

      Obtenir un diplôme

      Diplôme · 1 à 4 ans

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      G

      Google Cloud

      Usar o BigQuery ML para inferência

      Compétences que vous acquerrez:

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • U

      University of London

      Graduate Diploma in Computer Science

      Compétences que vous acquerrez: Virtual Reality, Human Computer Interaction, Game Design, Full-Stack Web Development, React Native, Agile Software Development, Animations, Data Ethics, Git (Version Control System), Event-Driven Programming, Network Security, Web Applications, Data Science, Natural Language Processing, Unsupervised Learning, Combinatorics, Database Design, Web Development, Generative AI, Usability Testing

      Crédit proposé

      Certificat d'études supérieures · 6 à 12 mois

    • U

      Universidad de los Andes

      Maestría en Ingeniería de Software

      Compétences que vous acquerrez: User Story, Process Analysis, Maintainability, Test Automation, Angular, Android Jetpack, Risk Mitigation, Cloud-Native Computing, Dashboard, Design Thinking, Site Reliability Engineering, API Design, Video Game Development, Internet Of Things, Sprint Planning, User Experience Design, Microservices, Machine Learning, Security Requirements Analysis, Cloud Applications

      Obtenir un diplôme

      Diplôme · 1 à 4 ans

    • I

      Indian Statistical Institute

      Postgraduate Diploma in Applied Statistics

      Compétences que vous acquerrez: Sampling (Statistics), Time Series Analysis and Forecasting, Sample Size Determination, Statistical Inference, Statistical Machine Learning, Statistical Analysis, NumPy, Spatial Data Analysis, Statistical Hypothesis Testing, Probability, Data Compilation, Economics, Statistical Methods, Dimensionality Reduction, Lifelong Learning, Regression Analysis, Surveys, Bayesian Statistics, Graphing, Market Data

      Diplôme de troisième cycle · 6 à 12 mois

    • U

      Universidad de los Andes

      Analítica de datos: visualización, predicción y toma de decisiones Certificado MasterTrack®

      Compétences que vous acquerrez: Network Analysis, Data Storytelling, Predictive Modeling, Data Presentation, Marketing Analytics, Cash Flows, Product Marketing, Matplotlib, Financial Data, Financial Statement Analysis, Portfolio Management, Data Cleansing, Advertising, Applied Machine Learning, Statistical Machine Learning, Random Forest Algorithm, Operations Research, Natural Language Processing, Mathematical Modeling, Systems Analysis

      Crédit proposé

      MasterTrack · 6 à 12 mois

    • U

      University of London

      Graduate Certificate in Computer Science

      Compétences que vous acquerrez: Virtual Reality, Human Computer Interaction, Game Design, Full-Stack Web Development, React Native, Agile Software Development, Animations, Data Ethics, Git (Version Control System), Event-Driven Programming, Network Security, Web Applications, Data Science, Natural Language Processing, Unsupervised Learning, Combinatorics, Database Design, Web Development, Generative AI, Usability Testing

      Crédit proposé

      Certificat d'études supérieures · 6 à 12 mois

    1…422423424…425

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

    • Power Electronics Graduate Certificate: University of Colorado Boulder
    • 使用 BigQuery 机器学习推理功能: Google Cloud
    • Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Polski: Google Cloud
    • Master of Science in Data Science (Statistics): University of Leeds
    • Master of Data Science: University of Pittsburgh
    • Master of Science in Data Science: University of Colorado Boulder
    • Usar o BigQuery ML para inferência: Google Cloud
    • Graduate Diploma in Computer Science: University of London
    • Maestría en Ingeniería de Software: Universidad de los Andes
    • Postgraduate Diploma in Applied Statistics: Indian Statistical Institute

    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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