Dans ce projet, les apprenants appliqueront leurs connaissances et leur expertise en matière d'apprentissage profond à un défi du monde réel. Ils utiliseront une bibliothèque de leur choix pour développer et tester un modèle d'apprentissage profond. Ils chargeront et pré-traiteront des données pour un problème réel, construiront le modèle et le valideront. Les apprenants présenteront ensuite un rapport de projet pour démontrer la validité de leur modèle et leur compétence dans le domaine de l'apprentissage profond.
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Projet pilote d'IA avec apprentissage profond (Deep Learning)
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Alex Aklson
27 228 déjà inscrits
Inclus avec
(586 avis)
Ce que vous apprendrez
Construisez un modèle d'apprentissage profond pour résoudre un problème réel.
Exécutez le processus de création d'un pipeline d'apprentissage profond.
Appliquez vos connaissances en matière d'apprentissage profond pour améliorer les modèles à l'aide de données réelles.
Démontrer la capacité à présenter et à communiquer les résultats des projets d'apprentissage en profondeur.
Détails à connaître
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7 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de IBM
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, vous découvrirez le problème que nous tenterons de résoudre tout au long du cours. Vous apprendrez également à charger le jeu de données d'images, à manipuler les images et à les visualiser.
Inclus
4 vidéos3 devoirs2 éléments d'application
Dans ce module, vous apprendrez principalement à traiter des données d'images et à les préparer pour construire un classificateur à l'aide de modèles pré-entraînés.
Inclus
1 vidéo2 devoirs2 éléments d'application
Dans ce module, dans la partie PyTorch, vous apprendrez à construire un classificateur linéaire. Dans la partie Keras, vous apprendrez à construire un classificateur d'images en utilisant le modèle pré-entraîné ResNet50.
Inclus
1 vidéo2 devoirs2 éléments d'application
Dans ce module, dans la partie PyTorch, vous compléterez une évaluation par les pairs où il vous sera demandé de construire un classificateur d'images en utilisant le modèle pré-entraîné ResNet18. Dans la partie Keras, pour l'évaluation par les pairs, vous devrez construire un classificateur d'images en utilisant le modèle pré-entraîné VGG16 et comparer sa performance avec le modèle que nous avons construit dans le module précédent en utilisant le modèle pré-entraîné ResNet50.
Inclus
1 vidéo2 évaluations par les pairs1 élément d'application
Instructeurs
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
Johns Hopkins University
DeepLearning.AI
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Avis des étudiants
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