Deep Learning

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neurones artificiels avec plusieurs couches - également connus sous le nom de réseaux neurones profonds - pour modéliser et comprendre des modèles et des relations complexes dans les ensembles de données. Le catalogue Deep Learning de Coursera vous enseigne les principes et méthodes sous-jacents du Deep Learning. Vous apprendrez à construire et à déployer des réseaux neurones profonds, à utiliser diverses techniques pour former et optimiser les modèles d'apprentissage profond, et à comprendre leurs applications à travers diverses industries, y compris les soins de santé, la finance et les véhicules autonomes. Vous saisirez davantage les concepts de réseaux convolutifs, de réseaux récurrents et de réseaux antagonistes génératifs, vous préparant ainsi à divers rôles dans le domaine de l'IA et de la science des données.
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    A Data Scientist analyzes large datasets to uncover insights, using statistics, machine learning, and visualization to inform business strategies.

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    A Machine Learning Engineer builds and optimizes algorithms that enable computers to learn from data, using large datasets and neural networks.

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    Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Apprentissage automatique, Méthodes statistiques, Analyse de régression, Tensorflow, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage supervisé, Apprentissage par renforcement, Services financiers, Finance, Jupyter, Modélisation prédictive, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage automatique appliqué

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    Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Vision par ordinateur, Éthique des données, IA générative, IA responsable, Apprentissage non supervisé, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Architectures de modèles génératifs, Synthèse des données, Analyse d'images, Protection de l'information

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    UNSW Sydney (The University of New South Wales)

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    Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Apprentissage automatique, MLOps (Apprentissage automatique), Informatique distribuée, Tensorflow, Sécurité des données, Traitement des données, Protection de l'information, Serveurs web, Interface de programmation d'application (API), Déploiement des applications, Apprentissage automatique appliqué, Visualisation de Données

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