Vous souhaitez entamer une carrière dans le domaine de l'apprentissage profond (Deep Learning) ? Ne cherchez pas plus loin. Ce cours vous présentera le domaine de l'apprentissage profond et vous aidera à répondre à de nombreuses questions que les gens se posent aujourd'hui, comme qu'est-ce que l'apprentissage profond, et comment les modèles d'apprentissage profond se comparent-ils aux réseaux neuronaux artificiels ? Vous découvrirez les différents modèles d'apprentissage profond et construirez votre premier modèle d'apprentissage profond en utilisant la bibliothèque Keras. Après avoir terminé ce cours, les apprenants seront capables de : - Décrire ce qu'est un réseau neuronal, ce qu'est un modèle d'apprentissage profond, et la différence entre eux - Démontrer une compréhension des modèles d'apprentissage profond non supervisés tels que les autoencodeurs et les machines de Boltzmann restreintes - Démontrer une compréhension des modèles d'apprentissage profond supervisés tels que les réseaux neuronaux convolutifs et les réseaux récurrents - Construire des modèles et des réseaux d'apprentissage profond en utilisant la bibliothèque Keras.
Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avec Keras
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Alex Aklson
63 235 déjà inscrits
Inclus avec 
(1,657 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Intelligence artificielle (IA)
- Catégorie : Réseau de neurones artificiels
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : keras
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Il y a 5 modules dans ce cours
Dans ce module, vous découvrirez les applications passionnantes de l'apprentissage profond et vous apprendrez pourquoi le moment est idéal pour apprendre l'apprentissage profond. Vous découvrirez également les réseaux neuronaux et comment la plupart des algorithmes d'apprentissage profond s'inspirent du fonctionnement de notre cerveau et du traitement des données par les neurones. Enfin, vous apprendrez comment les réseaux neuronaux font avancer les données dans le réseau.
Inclus
4 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
Dans ce module, vous découvrirez l'algorithme de descente de gradient et la manière dont les variables sont optimisées par rapport à une fonction définie. Vous apprendrez également ce qu'est la rétropropagation et comment les réseaux neuronaux apprennent et mettent à jour leurs poids et leurs biais. En outre, vous découvrirez le problème du gradient qui s'évanouit. Enfin, vous découvrirez les fonctions d'activation.
Inclus
4 vidéos1 devoir
Dans ce module, vous découvrirez les différentes bibliothèques d'apprentissage profond, à savoir Keras, PyTorch et TensorFlow. Vous apprendrez également à construire des modèles de régression et de classification à l'aide de la bibliothèque Keras.
Inclus
3 vidéos1 devoir2 éléments d'application
Dans ce module, vous découvrirez la différence entre les réseaux neuronaux superficiels et profonds. Vous apprendrez également à connaître les réseaux convolutifs et à les construire à l'aide de la bibliothèque Keras. Enfin, vous découvrirez les réseaux neuronaux récurrents et les autoencodeurs.
Inclus
4 vidéos1 devoir1 élément d'application
Dans ce module, vous terminerez le cours par un travail final dans lequel vous utiliserez la bibliothèque Keras pour construire un modèle de régression et expérimenter la profondeur et la largeur du modèle.
Inclus
1 vidéo1 évaluation par les pairs
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
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Avis des étudiants
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Révisé le 9 oct. 2019
Good practical examples for ANN. It could be improved the theoretical part and compare better the architecture of the networks with the algorithms and code for Keras
Révisé le 19 nov. 2022
Very good course. If we could have the answers to the projects after submission, that would help a lot. Please see if same if possible. Thanks,
Révisé le 10 mars 2020
try to add more case study problems and solve it on lectures so that we can understand how to start (initialize) the coding part when we receive any real world problem.
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