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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 plusieurs programmes.

Alex Aklson
Joseph Santarcangelo

Instructeurs : Alex Aklson

27 228 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.5

(586 avis)

niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
16 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Conçu pour les professionnels de ce secteur
16 heures pour terminer
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Planning flexible
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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

Certificat partageable

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Évaluations

7 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours est disponible dans le cadre de
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous devez également sélectionner un programme spécifique.
  • 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

Évaluations de l’enseignant
4.5 (95 évaluations)
Alex Aklson
IBM
22 Cours1 153 945 apprenants

Offert par

IBM

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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

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 586

4.5

586 avis

  • 5 stars

    70,57 %

  • 4 stars

    18,87 %

  • 3 stars

    6,29 %

  • 2 stars

    2,38 %

  • 1 star

    1,87 %

MZ
5

Révisé le 1 oct. 2024

SS
5

Révisé le 17 nov. 2020

SM
5

Révisé le 23 juil. 2020

Emplacement réservé

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