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Certificat Professionnel IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

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Certificat Professionnel IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

Fast-track your deep learning engineering career.

Build the deep learning expertise employers are looking for in just 3 months

IBM Skills Network Team
Wojciech 'Victor' Fulmyk
Ricky Shi

Instructeurs : IBM Skills Network Team

15 299 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise

des 4,230 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise

des 4,230 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez

  • Job-ready deep learning skills using PyTorch, Keras, and TensorFlow employers are looking for - in just 3 months!

  • How to create shareable projects, deep learning models, and neural networks using Keras and PyTorch.

  • How to train linear and logistic regression models, optimize with gradient descent using PyTorch, and create custom models with Keras.

  • How to build advanced CNNs and transformer models and build CNNs with effective layers and activations… and more.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Catégorie : Artificial Neural Networks
  • Catégorie : Convolutional Neural Networks
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Fine-tuning
  • Catégorie : Generative Model Architectures
  • Catégorie : Image Analysis
  • Catégorie : Logistic Regression
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Catégorie : Reinforcement Learning
  • Catégorie : Transfer Learning
  • Catégorie : Unsupervised Learning

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Autoencoders
  • Catégorie : Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Keras (Neural Network Library)
  • Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
  • Catégorie : Tensorflow

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Faites progresser votre carrière avec des compétences recherchées

  • Recevez une formation professionnelle par IBM
  • Démontrez vos compétences techniques
  • Obtenez un certificat reconnu par les employeurs auprès de IBM

Certificat professionnel - série de 5 cours

Ce que vous apprendrez

  • Describe the foundational concepts of deep learning, neurons, and artificial neural networks to solve real-world problems

  • Explain the core concepts and components of neural networks and the challenges of training deep networks

  • Build deep learning models for regression and classification using the Keras library, interpreting model performance metrics effectively.

  • Design advanced architectures, such as CNNs, RNNs, and transformers, for solving specific problems like image classification and language modeling

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Model Training
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Keras (Neural Network Library)
Catégorie : Autoencoders
Catégorie : Convolutional Neural Networks
Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
Catégorie : Network Architecture
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Transfer Learning
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Regression Analysis
Deep Learning with Keras and Tensorflow

Deep Learning with Keras and Tensorflow

COURS 2, 23 heures

Ce que vous apprendrez

  • Create custom layers and models in Keras and integrate Keras with TensorFlow 2.x

  • Develop advanced convolutional neural networks (CNNs) using Keras

  • Develop Transformer models for sequential data and time series prediction

  • Explain key concepts of Unsupervised learning in Keras, Deep Q-networks (DQNs), and reinforcement learning

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Keras (Neural Network Library)
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Model Training
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Autoencoders
Catégorie : Convolutional Neural Networks
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Reinforcement Learning
Catégorie : Transfer Learning
Catégorie : Generative Adversarial Networks (GANs)
Catégorie : Generative Model Architectures
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : Applied Machine Learning
Introduction to Neural Networks and PyTorch

Introduction to Neural Networks and PyTorch

COURS 3, 19 heures

Ce que vous apprendrez

  • Get hands-on building, training, and evaluating PyTorch models you can showcase in your professional portfolio

  • Gain practical experience with tensors, datasets, and automatic differentiation using PyTorch core tools, including autograd and DataLoader

  • Develop linear regression models using gradient descent, mini-batch optimization, and training/validation splits to evaluate model performance

  • ·Apply cross-entropy loss, sigmoid-based classification, and advanced optimization techniques to build logistic regression models in PyTorch

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Logistic Regression
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Machine Learning
Deep Learning with PyTorch

Deep Learning with PyTorch

COURS 4, 19 heures

Ce que vous apprendrez

  • Get hands-on experience using PyTorch to build and deploy AI systems and complete a portfolio-worthy project.

  • Develop and train shallow neural networks with various architectures and apply Softmax regression in multi-class classification problems.

  • Explore deep neural networks, including techniques such as dropout, weight initialization, and batch normalization.

  • Gain practical experience with convolutional neural networks, exploring layers, activation functions, and more.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Logistic Regression
Catégorie : Convolutional Neural Networks
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Classification Algorithms
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Model Training
Catégorie : Transfer Learning
Catégorie : Fine-tuning
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
AI Capstone Project with Deep Learning

AI Capstone Project with Deep Learning

COURS 5, 15 heures

Ce que vous apprendrez

  • Demonstrate your hands-on skills in building deep learning models using Keras and PyTorch to solve real-world image classification problems

  • Showcase your expertise in designing and implementing a complete deep learning pipeline, including data loading, augmentation, and model validation

  • Highlight your practical skills in applying CNNs and vision transformers to domain-specific challenges like geospatial land classification

  • Communicate your project outcomes effectively through a model evaluation

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Keras (Neural Network Library)
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Python Programming

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Instructeurs

IBM Skills Network Team
92 Cours1 993 282 apprenants
Wojciech 'Victor' Fulmyk
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9 Cours128 502 apprenants

Offert par

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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.’

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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Foire Aux Questions

¹Basé sur les réponses au sondage sur les résultats des étudiants Coursera, États-Unis, 2021.