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
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Samaya Madhavan
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Inclus avec
(871 avis)
Expérience recommandée
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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18 devoirs
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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
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
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Révisé le 18 mai 2020
Excellent course to get started with tensorflow and deep learning.Really enjoyed the course.
Révisé le 12 nov. 2023
This is just introductory course, wish to see more content and in details concept. Too short introduction
Révisé le 21 nov. 2019
Good content. A bit too fast on some complex concepts and missing audio for the last lecture but great lecturer.
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