Dans le deuxième cours de la Specialization Deep Learning, vous ouvrirez la boîte noire du deep learning pour comprendre les processus qui conduisent à la performance et générer de bons résultats de manière systématique.

À la fin, vous apprendrez les meilleures pratiques pour former et développer des ensembles de test et analyser les biais/variances pour construire des applications d'apprentissage profond ; vous serez en mesure d'utiliser des techniques de réseau neuronal standard telles que l'initialisation, la régularisation L2 et dropout, le réglage des hyperparamètres, la normalisation des lots et la vérification du gradient ; vous mettrez en œuvre et appliquerez une variété d'algorithmes d'optimisation, tels que la descente de gradient par mini-batch, Momentum, RMSprop et Adam, et vous vérifierez leur convergence ; et vous mettrez en œuvre un réseau neuronal dans TensorFlow. La Specializations en apprentissage profond est notre programme fondamental qui vous aidera à comprendre les capacités, les défis et les conséquences de l'apprentissage profond et vous préparera à participer au développement d'une technologie d'IA de pointe. Il vous permet d'acquérir les connaissances et les compétences nécessaires pour appliquer l'apprentissage automatique à votre travail, de faire évoluer votre carrière technique et de franchir une étape décisive dans le monde de l'IA.