Le Deep learning révolutionne de nombreux domaines, notamment la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la robotique. En outre, Keras, une API de réseaux neurones de haut niveau écrite en Python, est devenue un élément essentiel de TensorFlow, rendant l'apprentissage profond accessible et simple. La maîtrise de ces techniques ouvrira de nombreuses perspectives dans la recherche et l'industrie.
Deep learning avec Keras et Tensorflow
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Deep learning avec Keras et Tensorflow
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Samaya Madhavan
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4.4
(864 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 23 heures
Apprenez à votre propre rythme
93%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
Ce que vous apprendrez
Créer des couches et des modèles personnalisés dans Keras et intégrer Keras à TensorFlow 2.x
Développer des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) avancés à l'aide de Keras
Modélisation des Transformateurs pour les données séquentielles et la prédiction des séries chronologiques
Expliquer les concepts clés de l'Apprentissage non supervisé dans Keras, des réseaux Q profonds (DQN) et de l'apprentissage par renforcement
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apprentissage par renforcement
- Catégorie : Transformateurs
- Catégorie : Réseau neuronal convolutif (CNN)
- Catégorie : TensorFlow Keras
- Catégorie : Réseaux adversoriels génératifs (GAN)
Détails à connaître
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Évaluations
18 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 7 modules dans ce cours
Ce module fournit une vue d'ensemble des fonctionnalités avancées de Keras. Il couvre l'API fonctionnelle de Keras pour la création de modèles complexes. Il inclut également la création de couches et de modèles personnalisés dans Keras. Ensuite, le module décrit l'intégration de Keras avec TensorFlow 2.x pour des fonctionnalités améliorées. Vous appliquerez vos connaissances dans des laboratoires et testerez vos concepts dans des quiz.
Inclus
5 vidéos2 lectures3 devoirs2 éléments d'application1 sujet de discussion2 plugins
Dans ce module, vous apprendrez à développer des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) avancés à l'aide de Keras. Vous apprendrez les techniques d'augmentation des données avec Keras. En outre, vous mettrez en œuvre l'apprentissage par transfert avec Keras et tirerez parti de modèles pré-entraînés. Enfin, vous apprendrez à utiliser TensorFlow pour améliorer les capacités de traitement d'images. Vous appliquerez vos connaissances dans des laboratoires et testerez vos concepts dans des quiz.
Inclus
6 vidéos1 lecture4 devoirs3 éléments d'application1 sujet de discussion2 plugins
Ce module couvre la construction et l'entraînement de Transformers avancés à l'aide de Keras. Vous développerez davantage les modèles Transformer pour les données séquentielles et les séries chronologiques en cours d'utilisation TensorFlow avec Keras. En outre, vous apprendrez à mettre en œuvre des techniques avancées de Transformer pour la génération de texte. Vous appliquerez vos connaissances dans des laboratoires et testerez vos concepts dans des quiz.
Inclus
5 vidéos1 lecture3 devoirs2 éléments d'application1 sujet de discussion1 plugin
Dans ce module, vous apprendrez les principes de l'apprentissage non supervisé dans Keras. Vous apprendrez à construire et à entraîner des autoencodeurs et des modèles de diffusion. En outre, vous développerez des réseaux antagonistes génératifs (GAN) à l'aide de Keras et intégrerez TensorFlow pour des tâches avancées d'apprentissage non supervisé. Vous appliquerez vos connaissances dans des laboratoires et testerez vos concepts dans des quiz.
Inclus
5 vidéos1 lecture3 devoirs3 éléments d'application1 sujet de discussion1 plugin
Dans ce module, vous apprendrez des techniques avancées dans Keras pour le développement de modèles. Vous créerez des boucles d'entraînement personnalisées et optimiserez les modèles à l'aide de Keras et effectuerez le réglage des hyperparamètres avec Keras Tuner. Enfin, vous apprendrez à utiliser TensorFlow pour l'optimisation de modèles et les boucles d'entraînement personnalisées. Vous appliquerez vos connaissances dans des laboratoires et testerez vos concepts dans des quiz.
Inclus
5 vidéos1 lecture3 devoirs2 éléments d'application1 sujet de discussion1 plugin
Dans ce module, vous apprendrez les principes fondamentaux de l'apprentissage par renforcement et ses applications dans Keras. Le module couvre également les algorithmes d'apprentissage Q à l'aide de Keras. Vous développerez et formerez des réseaux Q profonds (DQN) avec Keras pour des tâches d'apprentissage par renforcement avancées. Vous appliquerez vos connaissances dans des laboratoires et testerez vos concepts dans des quiz.
Inclus
3 vidéos1 lecture2 devoirs2 éléments d'application1 sujet de discussion1 plugin
Dans ce module, vous mettrez en œuvre le projet final et passerez l'évaluation finale.
Inclus
1 vidéo2 lectures1 évaluation par les pairs2 éléments d'application2 plugins
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.5 (116 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
DeepLearning.AI
Arizona State University
University of Colorado Boulder
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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
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