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Projet pilote d'IA avec apprentissage profond (Deep Learning)
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Projet pilote d'IA avec apprentissage profond (Deep Learning)

Ce cours fait partie de IBM AI Engineering Certificat Professionnel

Enseigné en Anglais

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Alex Aklson
Joseph Santarcangelo

Instructeurs : Alex Aklson

25 873 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

4.5

(561 avis)

niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
16 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

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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Évaluations

7 quizzes

Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

4.5

(561 avis)

niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
16 heures (approximativement)
Planning flexible
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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise en Apprentissage automatique

Ce cours fait partie de la IBM AI Engineering Certificat Professionnel
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à ce Certificat Professionnel.
  • 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 quizzes2 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 quizzes2 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 quizzes2 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

Évaluations de l’enseignant
4.5 (87 évaluations)
Alex Aklson
IBM
22 Cours1 120 613 apprenants

Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

Affichage de 3 sur 561

4.5

561 avis

  • 5 stars

    70,42 %

  • 4 stars

    18,66 %

  • 3 stars

    6,51 %

  • 2 stars

    2,46 %

  • 1 star

    1,93 %

MM
5

Révisé le 24 sept. 2023

SM
5

Révisé le 23 juil. 2020

SS
5

Révisé le 17 nov. 2020

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