Vous souhaitez vous lancer dans l’IA de pointe ? Ce cours est là pour vous y aider. Les ingénieurs en Deep Learning sont très convoités et la maîtrise de ce domaine vous ouvrira de nombreuses opportunités professionnelles. Le Deep Learning est également un nouveau « superpouvoir » qui vous permettra de développer des systèmes d’IA qui n’étaient même pas envisageables il y a encore quelques années.
Vous découvrirez dans ce cours les bases du Deep Learning. Une fois que vous l’aurez terminé, vous serez en mesure de :
- comprendre les grandes tendances technologiques sur lesquelles repose le Deep Learning ;
- développer, entraîner et utiliser des réseaux neuronaux profonds entièrement connectés ;
- mettre en œuvre des réseaux neuronaux efficaces (vectorisés) ;
- comprendre les principaux paramètres de l’architecture d’un réseau neuronal.
Ce cours ne se limitera pas à une description rapide ou superficielle du Deep Learning, mais vous expliquera également son fonctionnement. Une fois que vous l’aurez terminé, vous serez donc en mesure de l’utiliser dans vos propres applications. En outre, si vous recherchez un poste dans l’IA, vous aurez la capacité de répondre à des questions de base posées lors d’entretiens.
Il s’agit du premier cours de la Spécialisation Deep Learning.
Être en mesure d’expliquer les grandes tendances du développement du Deep Learning et comprendre comment et dans quelles situations il est appliqué aujourd’hui.
涵盖的内容
7个视频2篇阅读材料1个作业
显示有关单元内容的信息
7个视频•总计76分钟
Bienvenue•6分钟
Qu’est-ce qu’un réseau neuronal ?•7分钟
Apprentissage supervisé avec des réseaux neuronaux•8分钟
Pourquoi le Deep Learning est-il en plein essor ?•10分钟
À propos de ce cours•2分钟
Ressources des cours•2分钟
Entretien avec Geoffrey Hinton•40分钟
2篇阅读材料•总计20分钟
Foire aux questions•10分钟
Comment utiliser les forums de discussion•10分钟
1个作业•总计30分钟
Introduction au Deep Learning•30分钟
Les bases des réseaux neuronaux
2 Week•小时 后完成
单元详情
Apprenez à résoudre un problème d’apprentissage automatique avec l’approche d’un réseau neuronal. Apprenez à utiliser la vectorisation pour accélérer vos modèles.
涵盖的内容
19个视频6篇阅读材料1个作业2个编程作业2个非评分实验室
显示有关单元内容的信息
19个视频•总计161分钟
Classification binaire•8分钟
Régression logistique•6分钟
Fonction de coût d’une régression logistique•8分钟
Descente du gradient•11分钟
Dérivées•7分钟
Plus d’exemples de dérivées•10分钟
Graphe de calcul•4分钟
Dérivées avec un graphe de calcul•15分钟
Descente du gradient d’une régression logistique•7分钟
Descente du gradient sur des exemples de m•8分钟
Vectorisation•8分钟
Autres exemples de vectorisation•6分钟
Vectorisation de régression logistique•8分钟
Vectorisation de la sortie du gradient d’une régression logistique•10分钟
Diffusion dans Python•11分钟
Remarque sur les vecteurs Python/NumPy•7分钟
Bref aperçu des notebooks Jupyter/iPython•4分钟
Explication de la fonction de coût d’une régression logistique (facultatif)•7分钟
Entretien avec Pieter Abbeel•16分钟
6篇阅读材料•总计34分钟
Clarification sur la vidéo Fonction de coût d’une régression logistique à venir•1分钟
Clarification sur la vidéo Descente du gradient à venir•1分钟
Dérivation de DL/dz (lecture facultative)•10分钟
Clarification de « dz »•10分钟
Code d’honneur du Deep Learning•2分钟
Devoirs de programmation - FAQ•10分钟
1个作业•总计30分钟
Bases des réseaux neuronaux•30分钟
2个编程作业•总计60分钟
Bases de Python avec NumPy (facultatif)•60分钟
Régression logistique avec une approche de réseau neuronal•0分钟
2个非评分实验室•总计180分钟
Bases de Python avec NumPy (facultatif)•60分钟
Régression logistique avec une approche de réseau neuronal•120分钟
Réseaux neuronaux peu profonds
3 Week•小时 后完成
单元详情
Apprenez à élaborer un réseau neuronal avec une couche cachée à l’aide de la propagation avant et de la rétropropagation.
涵盖的内容
12个视频2篇阅读材料1个作业1个编程作业1个非评分实验室
显示有关单元内容的信息
12个视频•总计109分钟
Vue d’ensemble des réseaux neuronaux•4分钟
Représentation des réseaux neuronaux•5分钟
Calculer la sortie d’un réseau neuronal•10分钟
Vectorisation sur plusieurs exemples•9分钟
Explication de l’implémentation vectorisée•8分钟
Fonctions d’activation•11分钟
Pourquoi avez-vous besoin de fonctions d’activation non linéaires ?•6分钟
Dérivées de fonctions d’activation•8分钟
Descente du gradient pour les réseaux neuronaux•10分钟
Intuition de la rétropropagation (facultatif)•16分钟
Initialisation aléatoire•8分钟
Entretien avec Ian Goodfellow•15分钟
2篇阅读材料•总计2分钟
Clarification : fonction d’activation•1分钟
Clarification à propos de l’intuition de la rétropropagation à venir (facultatif)•1分钟
1个作业•总计30分钟
Réseaux neuronaux peu profonds•30分钟
1个编程作业
Classification de données planaires avec une couche cachée•0分钟
1个非评分实验室•总计150分钟
Classification de données planaires avec une couche cachée•150分钟
Réseaux neuronaux profonds
4 Week•小时 后完成
单元详情
Comprendre les principaux calculs sur lesquels se fonde le Deep Learning, les utiliser pour élaborer et entraîner des réseaux neuronaux profonds et les appliquer à la vision par ordinateur.
涵盖的内容
8个视频3篇阅读材料1个作业2个编程作业2个非评分实验室
显示有关单元内容的信息
8个视频•总计64分钟
Réseau neuronal profond à couche L•6分钟
Propagation avant dans un réseau profond•7分钟
Obtenir les bonnes dimensions pour votre matrice•11分钟
Pourquoi des représentations profondes ?•11分钟
Constitution des réseaux neuronaux profonds•9分钟
Propagation avant et rétropropagation•10分钟
Paramètres et hyperparamètres•7分钟
Quel est le rapport avec le cerveau ?•3分钟
3篇阅读材料•总计3分钟
Clarification au sujet de la vidéo Obtenir les bonnes dimensions pour votre matrice•1分钟
Clarification à propos de la vidéo Propagation avant et rétropropagation à venir•1分钟
Clarification au sujet de la vidéo Quel est le rapport avec le cerveau•1分钟
1个作业•总计30分钟
Concepts essentiels des réseaux neuronaux profonds•30分钟
2个编程作业
Développement de votre réseau neuronal profond : pas à pas•0分钟
Application d’un réseau neuronal profond•0分钟
2个非评分实验室•总计210分钟
Développement de votre réseau neuronal profond : pas à pas•150分钟
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
DeepLearning.AI's expert-led educational experiences provide AI practitioners and non-technical professionals with the necessary tools to go all the way from foundational basics to advanced application, empowering them to build an AI-powered future.
When will I have access to the lectures and assignments?
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I purchase the Certificate?
When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.