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Deep learning avec Keras et Tensorflow

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Deep learning avec Keras et Tensorflow

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

Samaya Madhavan
Ricky Shi
Alex Aklson

Instructeurs : Samaya Madhavan

33 023 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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

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18 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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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)
Samaya Madhavan
IBM
1 Cours33 023 apprenants
Ricky Shi
IBM
1 Cours33 023 apprenants
Alex Aklson
IBM
22 Cours1 155 374 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

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864 avis

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MW
5

Révisé le 28 juil. 2023

ZR
5

Révisé le 2 juil. 2020

MK
4

Révisé le 21 nov. 2019

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