DeepLearning.AI
Développeur DeepLearning.AI TensorFlow Certificat Professionnel
DeepLearning.AI

Développeur DeepLearning.AI TensorFlow Certificat Professionnel

Apprendre à construire des applications IA avec Tensorflow. Construisez, entraînez et optimisez des réseaux neuronaux profonds et plongez dans la vision informatique, le traitement du langage naturel et l'analyse des séries chronologiques, ainsi que dans les meilleures pratiques et l'expérience pratique de l'un des frameworks d'apprentissage profond les plus demandés.

Laurence Moroney

Instructeur : Laurence Moroney

206 463 déjà inscrits

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.7

(21,429 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Bonnes pratiques pour TensorFlow, un framework d'apprentissage automatique open-source populaire permettant d'entraîner un réseau neurones pour des applications de vision par ordinateur.

  • Manipulez des données d'images du monde réel et explorez des stratégies pour éviter l'ajustement excessif, y compris l'augmentation et l'abandon.

  • Créez des systèmes de traitement du langage naturel à l'aide de TensorFlow.

  • Appliquez les RNN, les GRU et les LSTM au fur et à mesure que vous les entraînez à l'aide de référentiels de textes.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : RNN
  • Catégorie : Vision par ordinateur
  • Catégorie : Réseau neuronal convolutif
  • Catégorie : Prévisions
  • Catégorie : Apprentissage par transfert
  • Catégorie : Séries chronologiques
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Tokenisation
  • Catégorie : Abandons scolaires
  • Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
  • Catégorie : TensorFlow
  • Catégorie : Augmentation

Détails à connaître

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

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Certificat professionnel - 4 séries de cours

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

Réseaux neuronaux convolutifs dans TensorFlow

COURS 216 heures4.7 (8,098 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Traiter des données d'images du monde réel

  • Perte de points et précision

  • Explorez les stratégies visant à prévenir l'ajustement excessif, notamment l'augmentation et l'abandon

  • Apprenez l'apprentissage par transfert et comment les caractéristiques apprises peuvent être extraites des modèles

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Réseau neuronal convolutif
Catégorie : Apprentissage par transfert
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Abandons scolaires
Catégorie : Augmentation des données

Traitement automatique du langage naturel dans TensorFlow

COURS 323 heures4.6 (6,448 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Construire des systèmes de traitement du langage naturel avec TensorFlow

  • Traiter le texte, y compris la tokenisation et la représentation des phrases sous forme de vecteurs

  • Appliquer les RNN, GRU et LSTM dans TensorFlow

  • Entraînez des LSTM sur des textes existants pour créer des poèmes originaux et plus encore

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : RNN
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Vectorisation du texte

Séquences, séries temporelles et prédiction

COURS 421 heures4.7 (5,036 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Résoudre des problèmes de séries temporelles et de prévisions avec TensorFlow

  • Préparer les données pour l'apprentissage des séries temporelles en utilisant les meilleures pratiques

  • Découvrez comment les RNN et ConvNets peuvent être utilisés pour les prédictions

  • Construire un modèle de prévision des taches solaires à l'aide de données réelles

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : prédiction
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Prévisions
Catégorie : Séries chronologiques
Catégorie : Apprentissage automatique

Instructeur

Laurence Moroney
DeepLearning.AI
18 Cours504 922 apprenants

Offert par

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Étudiant(e) depuis 2018
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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
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