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IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow Certificat Professionnel
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IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow Certificat Professionnel

Fast-track your deep learning engineering career. Build the deep learning expertise employers are looking for in just 3 months

Wojciech 'Victor' Fulmyk
Ricky Shi
Romeo Kienzler

Instructeurs : Wojciech 'Victor' Fulmyk

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.4

(8 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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4.4

(8 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

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 : Keras (Neural Network Library)
  • Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
  • Catégorie : Neural Networks
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Advanced Convolutional Neural Networks (CNNs)

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !

novembre 2024

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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  • Recevez une formation professionnelle par IBM
  • Démontrez vos compétences techniques
  • Obtenez un certificat reconnu par les employeurs auprès de IBM
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Après votre réussite, bénéficiez d’un accès exclusif à des ressources pour faire progresser votre carrière

  • Reprenez l’examen

    Améliorez votre CV et LinkedIn avec des commentaires personnalisés

  • Préparation à l’entretien

    Pratiquez vos compétences avec des outils interactifs et des simulations d’entretiens

  • Aide à la carrière

    Planifiez votre changement de carrière avec le guide de recherche d’emploi de Coursera

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Certificat professionnel - 5 séries de cours

Introduction to Deep Learning & Neural Networks with Keras

COURS 18 heures4.7 (1,657 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Reinforcement Learning
Catégorie : Transformers
Catégorie : Convolutional Neural networks CNN
Catégorie : TensorFlow Keras
Catégorie : Generative Adversarial Networks (GANs)

Deep Learning with Keras and Tensorflow

COURS 223 heures4.4 (871 évaluations)

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 : Softmax regression
Catégorie : Neural Networks
Catégorie : Activation functions
Catégorie : PyTorch
Catégorie : Convolutional Neural Networks

Introduction to Neural Networks and PyTorch

COURS 317 heures4.4 (1,738 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Job-ready PyTorch skills employers need in just 6 weeks

  • How to implement and train linear regression models from scratch using PyTorch’s functionalities

  • Key concepts of logistic regression and how to apply them to classification problems

  • How to handle data and train models using gradient descent for optimization 

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Artificial Intelligence (AI)
Catégorie : Artificial Neural Network
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : keras

Deep Learning with PyTorch

COURS 420 heures

Ce que vous apprendrez

  • Key concepts on Softmax regression and understand its application in multi-class classification problems.

  • How to develop and train shallow neural networks with various architectures.

  • Key concepts of deep neural networks, including techniques like dropout, weight initialization, and batch normalization.

  • How to develop convolutional neural networks, apply layers and activation functions.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Logistic Regression
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Gradient Descent
Catégorie : Linear Regression
Catégorie : TensorFlow

AI Capstone Project with Deep Learning

COURS 516 heures4.5 (594 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Build a deep learning model to solve a real problem.

  • Execute the process of creating a deep learning pipeline.

  • Apply knowledge of deep learning to improve models using real data.

  • Demonstrate ability to present and communicate outcomes of deep learning projects.

Instructeurs

Wojciech 'Victor' Fulmyk
IBM
4 Cours36 761 apprenants
Ricky Shi
IBM
1 Cours33 934 apprenants

Offert par

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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

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

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