Si vous êtes un développeur de logiciels qui veut construire des algorithmes évolutifs alimentés par l'IA, vous devez comprendre comment utiliser les outils pour les construire. Ce cours fait partie de la spécialisation DeepLearning.IA TensorFlow Developer et vous enseignera les meilleures pratiques pour utiliser TensorFlow, un framework open-source populaire pour l'apprentissage automatique.
Introduction à TensorFlow pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond
Introduction à TensorFlow pour l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond
Ce cours fait partie de Développeur DeepLearning.AI TensorFlow Certificat Professionnel
Instructeur : Laurence Moroney
385 346 déjà inscrits
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4.8
(19,509 avis)
niveau Intermédiaire
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Ce que vous apprendrez
Apprenez les meilleures pratiques pour utiliser TensorFlow, un framework d'apprentissage automatique open-source populaire
Construire un réseau neuronal de base dans TensorFlow
Entraînement d'un réseau neuronal pour une application de vision par ordinateur
Comprendre comment utiliser les convolutions pour améliorer votre réseau neuronal
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Vision par ordinateur
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Apprentissage automatique
Détails à connaître
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Bienvenue dans ce cours sur le passage des bases à la maîtrise de TensorFlow. Nous sommes ravis que vous soyez ici ! Dans la semaine 1, vous recevrez une introduction douce à ce que sont l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, et comment ils vous offrent un nouveau paradigme de programmation, vous donnant un nouvel ensemble d'outils pour ouvrir des scénarios jusqu'ici inexplorés. Tout ce que vous devez savoir, ce sont des compétences de base en programmation, et vous apprendrez le reste au fur et à mesure. Pour commencer, regardez la première vidéo, une conversation entre Andrew et Laurence qui donne le ton de ce que vous allez étudier...
Inclus
4 vidéos8 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 élément d'application1 laboratoire non noté1 plugin
Bienvenue à la semaine 2 du cours ! Dans la semaine 1, vous avez tout appris sur la façon dont l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond constituent un nouveau paradigme de programmation. Cette semaine, vous allez passer au niveau supérieur en commençant à résoudre des problèmes de vision par ordinateur avec seulement quelques lignes de code ! Découvrez cette conversation entre Laurence et Andrew où ils en discutent et vous présentent la vision par ordinateur !
Inclus
7 vidéos3 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
Bienvenue à la semaine 3 ! Au cours de la semaine 2, vous avez vu un réseau neuronal de base pour la vision par ordinateur. Il a bien fait son travail, mais son approche était un peu naïve. Cette semaine, nous verrons comment l'améliorer, comme l'ont expliqué Laurence et Andrew ici.
Inclus
6 vidéos3 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
La semaine dernière, vous avez vu comment améliorer les résultats de votre réseau neuronal profond à l'aide de convolutions. C'était un bon début, mais les données que vous avez utilisées étaient très basiques. Que se passe-t-il lorsque vos images sont plus grandes ou que les caractéristiques ne sont pas toujours au même endroit ? Andrew et Laurence en discutent pour vous préparer à ce que vous apprendrez cette semaine : traiter des images complexes !
Inclus
9 vidéos6 lectures1 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.8 (4,933 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Développement de logiciels
Arizona State University
DeepLearning.AI
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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.’
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