Le cours NVIDIA : Fundamentals of Deep learning est le deuxième cours de la préparation à l'examen (NCA-GENL) : NVIDIA-Certified Generative IA LLMs Associate spécialisation. Il présente aux apprenants les concepts et techniques de base de l'apprentissage profond, en s'appuyant sur les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique. Le cours couvre le traitement des données des neurones, la descente de gradient, l'entraînement du Perceptron, la propagation avant et arrière, les fonctions d'activation et les techniques avancées comme la classification multi-classe et les réseaux neuronaux convolutifs (CNN). Les apprenants exploreront également l'apprentissage par transfert à travers une démonstration pratique. Ce cours est structuré en deux modules, chaque module contenant des Leçons et des Conférences vidéo. Les apprenants suivront environ 3h30 à 4h de contenu vidéo, couvrant à la fois des concepts théoriques et des exercices pratiques. Chaque module comprend des quiz pour évaluer la compréhension des apprenants et renforcer les concepts clés. Modules du cours : Module 1 : Foundations of Deep learning Module 2 : Advanced Deep learning Techniques À la fin de ce cours, un apprenant sera en mesure de : - Comprendre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris le traitement des données des neurones et l'entraînement des modèles - Mettre en œuvre la classification multi-classe et les CNN pour les tâches de reconnaissance d'images - Appliquer l'apprentissage par transfert avec des modèles pré-entraînés pour améliorer les performances de l'apprentissage profond Ce cours est conçu pour les personnes qui cherchent à améliorer leurs compétences en apprentissage profond, en particulier celles qui visent à travailler avec des modèles IA génératifs et des LLM. Il est idéal pour les praticiens de l'IA, les scientifiques de données et les ingénieurs en apprentissage automatique qui recherchent une approche structurée pour maîtriser les concepts d'apprentissage profond.

NVIDIA : Principes fondamentaux du Deep learning
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NVIDIA : Principes fondamentaux du Deep learning
Ce cours fait partie de Spécialisation "Préparation à l'examen (NCA-GENL) : Les MFR de l'IA générative certifiés par NVIDIA"

Instructeur : Whizlabs Instructor
2 411 déjà inscrits
Inclus avec
13 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Comprendre les fondamentaux du deep learning, notamment le traitement des données des neurones et l'entraînement des modèles.
Mettre en œuvre la classification multi-classe et les CNN pour les tâches de reconnaissance d'image.
Appliquer l'apprentissage par transfert avec des modèles pré-entraînés pour améliorer les performances du Deep learning.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Algèbre linéaire
- Catégorie : Réseaux neuronaux convolutifs
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Vision par ordinateur
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Analyse d'images
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage par transfert
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Apprentissage profond
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique)
- Catégorie : Algorithmes de classification
Détails à connaître

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