Cours d'apprentissage profond
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5.0
Évalué en fonction des 3 avis.
33 ApprenantsDéjà inscrits
Compétences acquises :
AI Transparency AwarenessActivation Function AnalysisAdversarial Training ConceptsAffinement des promptsAjustement des hyperparamètresAlgorithm Evaluation and ComparisonAnalyse de l'équité et des biaisAnalyse des sériesAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Application des RNN aux tâches de NLP (analyse de sentiment)Apprentissage automatique avec scikit-learnApproximation TheoryAttention Mechanisms TheoryAutoregressive GenerationBases de PyTorchBases de TensorFlowCadres d'IA responsableCatastrophic Forgetting AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Compression Trade-off ReasoningCompréhension des RNN, LSTM et GRUConception de sorties structuréesConcepts de confidentialité des donnéesConstruction de pipelinesContinual Learning TheoryCross-validation techniquesData Leakage PreventionDescente de gradientDiffusion Model TheoryDimensionality reduction evaluation Document Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsDécomposition matricielleDétection des valeurs aberrantesDéveloppement et évaluation de modèles de bout en boutEncodage des variablesEntraînement et évaluation de modèlesEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEthical AI PrinciplesExplainable AI FundamentalsExpressivity of Neural NetworksFailure Analysis in RAGFailure Mode DiagnosisFeature ScalingFine-tuning Pre-trained ModelsFonctions et ensemblesFondamentaux de l'éthique de l'IAGANGAN FundamentalsGeometric InterpretabilityGestion du langage naturelIA générativeImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImplémentation de réseaux récurrents avec PyTorchImputation des valeurs manquantesIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIngénierie des variablesIntégralesIsolation Forest ImplementationKnowledge Distillation TheoryKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestLLM Failure ModesLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLimites et dérivéesLimits of LLM GeneralizationLinear Algebra for Deep LearningLocal Outlier Factor AnalysisLois de probabilitéLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionManifold IntuitionMarkov Chains in Generative ModelingMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMesures statistiquesMinimum-Norm SolutionsMise à l'échelle des variablesModel Scaling ConceptsModel-Based Drift DetectionModèles de diffusionMonitoring Model DegradationMulti-Head Attention ConceptsMéthodes de détection d'objetsMétriques d’évaluation pour l’IA générativeNettoyage des donnéesNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization in Neural NetworksOutlier Detection FundamentalsPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryParameter Space GeometryPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesPrincipes de transparencePrincipes fondamentaux de l’ingénierie de promptPrise de décision éthiquePrompt-Based GeneralizationPrompting avec quelques exemplesPrompting chaîne de penséePrétraitement des donnéesQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Responsabilité dans l'IARetrieval-Augmented Generation FundamentalsRisk Minimization TheoryRègles de probabilitéRéseaux de neuronesRéseaux de neurones convolutifsSampling StrategiesScore MatchingSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsSensibilisation à la réglementationStability–Plasticity Trade-OffsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStochastic Differential Equations (SDEs)Structures de données PythonSubword Tokenization AlgorithmsSélection des variablesTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningThéorème de BayesTokenization TheoryTrade-off Analysis in Model DesignTraitement automatique du langage naturelTraitement d'images avec OpenCVTraitement des séries temporelles et des données séquentiellesTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformation des donnéesTransformations linéairesTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTransformersUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseUtilisation des rôles et du contexte dans les promptsVAEVariational Inference & ELBOVecteurs et matricesVector Search TheoryVocabulary OptimizationWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsÉvaluation des prompts
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Niveau
Type de leçon
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Introduction to Neural Networks with Python
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Compétences acquises : Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
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Introduction to NLP with Python
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Compétences acquises : Natural Language Processing, Natural Language Handling
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Introduction to TensorFlow
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Compétences acquises : TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing
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Recurrent Neural Networks with Python
3 heures 22 chapitresIntermédiaire
Compétences acquises : Understanding RNNs, LSTMs, and GRUs, Implementing recurrent networks in PyTorch, Processing time series and sequential data, Applying RNNs to NLP tasks (sentiment analysis) , End-to-end model development and evaluation
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Computer Vision Essentials with Python
4 heures 29 chapitresIntermédiaire
Compétences acquises : Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches
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Deep Generative Models with Python
4 heures 21 chapitresAvancé
Compétences acquises : Generative AI , VAEs , GANs , Transformers , Diffusion Models , Evaluation Metrics for Generative AI
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PyTorch Essentials
3 heures 20 chapitresAvancé
Compétences acquises : PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
cours
AI Ethics 101
1 heure 12 chapitresDébutant
Compétences acquises : AI Ethics Fundamentals , Ethical Decision-Making , Fairness and Bias Analysis , Transparency Principles , Accountability in AI , Data Privacy Concepts , Responsible AI Frameworks , Regulatory Awareness
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Attention Mechanisms Theory
2 heures 9 chapitresAvancé
Compétences acquises : Attention Mechanisms Theory, Neural Network Architecture Analysis, Inductive Bias Reasoning, Model Scaling Concepts, Failure Mode Diagnosis
cours
Continual Learning and Catastrophic Forgetting
2 heures 9 chapitresAvancé
Compétences acquises : Continual Learning Theory, Catastrophic Forgetting Analysis, Optimization in Neural Networks, Stability–Plasticity Trade-Offs, Parameter Space Geometry, Theoretical Limits of Learning
cours
Data Preprocessing and Feature Engineering with Python
1 heure 12 chapitresDébutant
Compétences acquises : Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
cours
Diffusion Models and Generative Foundations
2 heures 12 chapitresAvancé
Compétences acquises : Diffusion Model Theory, Markov Chains in Generative Modeling, Variational Inference & ELBO, Score Matching, Stochastic Differential Equations (SDEs), ODE Formulations in Generative Models
Avantages de Codefinity
Apprentissage assisté par IA
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Avec les espaces de travail, vous pouvez créer et partager des projets directement sur notre plateforme. Nous avons préparé des modèles pour votre commodité.
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Prenez le contrôle de votre développement de carrière et commencez votre parcours pour maîtriser les technologies les plus récentes.
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Pourquoi Codefinity se distingue
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Opportunités de carrièreDécouvrez les professions les plus populaires, les salaires moyens et les entreprises cherchant activement des spécialistes dans ce domaine.
Scientifique Des Données
Ingénieur en Apprentissage Automatique
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Cours d'apprentissage profond: Informations clés et questions
Introduction à l'apprentissage profond
L'apprentissage profond est une sous-catégorie de l'apprentissage automatique axée sur les réseaux neuronaux comportant de nombreuses couches, permettant aux modèles d'apprendre à partir de grandes quantités de données. Les cours d'apprentissage profond présentent généralement des concepts tels que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel (NLP) et les modèles génératifs. Les apprenants découvrent des frameworks comme TensorFlow et PyTorch et abordent des tâches telles que la synthèse d'images, la génération de texte et la prise de décision basée sur les données. Ces cours sont précieux pour ceux qui souhaitent développer une expertise dans les technologies pilotées par l'IA.
Avantages de nos cours d'apprentissage profond
Nos cours d'apprentissage profond offrent une formation complète et pratique sur les techniques et outils les plus récents utilisés dans l'industrie. Vous acquérez une expérience concrète avec des ensembles de données réels, améliorant ainsi vos compétences techniques et de résolution de problèmes afin de vous préparer à des carrières avancées dans la technologie.
Débouchés professionnels après avoir suivi des cours d'apprentissage profond
Les diplômés de nos cours d'apprentissage profond peuvent poursuivre des carrières en tant que Data Scientists, Ingénieurs en apprentissage automatique, Chercheurs en IA ou Spécialistes en apprentissage profond dans des secteurs allant de la santé aux véhicules autonomes.
Options en apprentissage profond
Les débutants intéressés par l'apprentissage profond devraient commencer par « Introduction aux réseaux neuronaux » afin de comprendre les concepts fondamentaux et les applications avant de passer à des études plus complexes.
Informations sur le certificat
Après avoir terminé un cours d'apprentissage profond chez Codefinity, vous recevez un certificat d'achèvement, qui valorise votre CV et est reconnu par les leaders du secteur comme preuve de vos compétences et de votre engagement envers l'apprentissage.
Qu'est-ce que l'apprentissage profond et pourquoi est-il important ?
L'apprentissage profond est une sous-catégorie de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux comportant trois couches ou plus. Il est important car il permet l'automatisation de l'analyse prédictive, constituant ainsi une technologie clé de l'IA qui alimente des innovations telles que les véhicules autonomes, les systèmes de reconnaissance faciale, et bien plus encore.
Quels sont les avantages de s'inscrire à nos cours d'apprentissage profond ?
S'inscrire à nos cours d'apprentissage profond vous permet d'apprendre auprès d'experts du secteur, d'acquérir une expérience pratique avec des outils de pointe et d'accéder à un programme mis à jour avec les dernières avancées technologiques. Ces cours sont conçus pour fournir une compréhension approfondie et des compétences pratiques nécessaires pour résoudre des problèmes complexes grâce à l'apprentissage profond.
Quelles opportunités de carrière puis-je explorer après avoir terminé un cours d'apprentissage profond ?
Après avoir terminé un cours d'apprentissage profond, vous pouvez explorer divers parcours professionnels très demandés dans les secteurs technologiques, notamment des postes tels que Chercheur en IA, Ingénieur en systèmes autonomes, Analyste en apprentissage profond, ou des rôles axés sur les applications de l'IA dans la santé et les services financiers.
Quel cours d'apprentissage profond convient le mieux aux débutants ?
Pour les débutants, « Introduction aux réseaux neuronaux » constitue une excellente initiation aux concepts des réseaux neuronaux profonds de manière visuelle et attrayante. C'est un point de départ idéal pour les nouveaux venus dans le domaine.
Comment choisir le cours d'apprentissage profond adapté ?
Pour choisir le bon cours d'apprentissage profond, évaluez votre niveau de compréhension actuel et vos objectifs d'apprentissage. Si vous vous intéressez davantage aux bases techniques et aux applications pratiques des réseaux neuronaux, notre cours « Introduction aux réseaux neuronaux », de niveau intermédiaire, est excellent. Pour ceux qui souhaitent approfondir les frameworks avancés d'apprentissage automatique, « Introduction à TensorFlow » et « PyTorch Essentials » offrent une exploration complexe et détaillée adaptée aux apprenants avancés.
Pourquoi devrais-je envisager de suivre un cours d'apprentissage profond en ligne avec votre entreprise ?
Suivre un cours d'apprentissage profond en ligne avec Codefinity offre la flexibilité d'apprendre à votre rythme et selon votre convenance, l'accès à des contenus de pointe, ainsi que le soutien d'une communauté d'experts et de pairs qui enrichit votre expérience d'apprentissage.
Conseils pour réussir un cours d'apprentissage profond
Restez engagé, pratiquez régulièrement, échangez avec d'autres apprenants, participez aux forums et appliquez vos connaissances à travers des projets. Fixez-vous des objectifs réalistes et suivez le rythme du programme pour optimiser votre apprentissage.
Quel est le coût de la formation pour les cours d'apprentissage profond ?
Le coût de la formation dépend du type d'abonnement et de sa durée. Pour obtenir des informations précises et détaillées sur les tarifs, ainsi que sur les éventuelles réductions disponibles, veuillez consulter notre page de paiement.
Quelles sont les compétences clés requises pour exceller en apprentissage profond ?
Pour exceller en apprentissage profond, il est nécessaire de posséder de solides compétences en mathématiques, une maîtrise de la programmation (notamment en Python) et une compréhension des concepts d'apprentissage automatique. La pensée analytique et les aptitudes à la résolution de problèmes sont également essentielles.
Comment l'apprentissage profond impacte-t-il l'industrie technologique ?
L'apprentissage profond a un impact significatif sur l'industrie technologique en permettant le développement de systèmes plus complexes et intelligents. Il est essentiel pour les avancées dans des domaines tels que la reconnaissance vocale, la traduction automatique et le traitement d'images, repoussant sans cesse les limites des capacités des machines.
Comment débuter l'étude de l'apprentissage profond ?
Commencez par des cours fondamentaux qui vous initient aux bases des réseaux neuronaux, puis abordez progressivement des sujets plus complexes. Participez à des projets communautaires et tenez-vous informé des dernières recherches et évolutions du domaine.
Puis-je apprendre l'apprentissage profond par moi-même ?
Oui, avec les nombreuses ressources disponibles, il est possible de commencer à apprendre l'apprentissage profond en autonomie. Cependant, des cours structurés comme ceux proposés par Codefinity offrent un parcours d'apprentissage plus complet, un accompagnement d'experts et un soutien entre pairs, ce qui peut être difficile à retrouver en auto-apprentissage.
Ce que disent nos utilisateurs
Rejoignez 1,5+ million de personnes progressant dans les compétences en IA et en données chez Codefinity
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