Reseaux neuronaux convolutifs faq

instructor Instructor: Andrew Ng et al. instructor-icon
duration Duration: 20 duration-icon

Rejoignez ce cours pour apprendre à créer des réseaux neuronaux convolutifs et à les appliquer aux données d'image. Découvrez comment les réseaux résiduels et le transfert de style neuronal peuvent améliorer la vision par ordinateur et générer de l'art. Apprenez à appliquer ces algorithmes à une variété de données 2D et 3D.

ADVERTISEMENT

Course Feature Course Overview Course Provider Discussion and Reviews
Go to class

Course Feature

costCost:

Free

providerProvider:

Coursera

certificateCertificate:

Paid Certification

languageLanguage:

French

start dateStart Date:

17th Apr, 2023

Course Overview

❗The content presented here is sourced directly from Coursera platform. For comprehensive course details, including enrollment information, simply click on the 'Go to class' link on our website.

Updated in [June 30th, 2023]

Le cours Réseaux neuronaux convolutifs offre aux étudiants une introduction à l'apprentissage en profondeur et à la vision par ordinateur. Les étudiants apprendront à créer des réseaux neuronaux convolutifs et à les appliquer aux données d'image. Les étudiants apprendront également à utiliser le transfert de style neuronal pour générer de l'art. Les étudiants seront à même d'appliquer ces algorithmes à une variété d'images, de vidéos et d'autres données 2D ou 3D. Ce cours est le quatrième cours de spécialisation d'apprentissage approfondi.

[Applications]
Après avoir suivi ce cours, les étudiants seront en mesure d'appliquer les réseaux neuronaux convolutifs à une variété de tâches, notamment la détection et la reconnaissance visuelles, la conduite autonome, la reconnaissance faciale et la lecture automatique des images radiologiques. Ils seront également en mesure d'utiliser le transfert de style neuronal pour générer de l'art.

[Career Paths]
[Career Path]Le parcours de carrière recommandé pour les apprenants de ce cours est le développeur de réseaux neuronaux convolutifs. Un développeur de réseaux neuronaux convolutifs est responsable de la conception, de l'implémentation et de l'entraînement de réseaux neuronaux convolutifs pour des applications spécifiques. Ils doivent être à l'aise avec les concepts de base de l'apprentissage en profondeur et des réseaux neuronaux convolutifs, ainsi que des outils et des bibliothèques populaires tels que TensorFlow, PyTorch et Keras. Ils doivent également être en mesure de comprendre et de travailler avec des données complexes et des ensembles de données volumineux.

Le développement des réseaux neuronaux convolutifs est en plein essor et leur application s'étend à de nombreux domaines, notamment la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, la traduction automatique et la robotique. Les développeurs de réseaux neuronaux convolutifs sont très recherchés et leurs salaires sont très compétitifs. Les perspectives de carrière sont très prometteuses et les développeurs peuvent s'attendre à des opportunités de carrière variées et à des salaires élevés.

[Education Paths]


Le cheminement académique recommandé pour les apprenants est un diplôme en informatique et en apprentissage automatique. Ce diplôme se concentre sur l'utilisation des algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes. Les étudiants apprendront à construire des modèles d'apprentissage automatique, à les entraîner et à les évaluer. Ils apprendront également à appliquer ces modèles à des problèmes réels. Les étudiants apprendront à utiliser des outils tels que Python, TensorFlow et Keras pour créer des réseaux neuronaux convolutifs. Ils apprendront également à utiliser des techniques d'apprentissage profond pour résoudre des problèmes de vision par ordinateur.


Le développement de ce diplôme est en plein essor, car l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont de plus en plus utilisés dans de nombreux domaines. Les entreprises recherchent des professionnels qualifiés pour développer des modèles d'apprentissage automatique et les appliquer à des problèmes réels. Les diplômés de ce programme seront bien préparés pour répondre à ces besoins.

Course Syllabus

Fondements des réseaux neuronaux convolutifs

Apprendre à mettre en œuvre les couches de base des CNN (mise en commun, convolutions) et à les empiler correctement dans un réseau profond pour résoudre les problèmes de classification d'images multi-classes.

Modèles convolutifs profonds : études de cas

Découvrir les astuces pratiques et les méthodes utilisées dans les CNN profonds directement à partir des articles de recherche.

Détection d'objets

Apprendre à appliquer vos connaissances des CNN à l'un des domaines les plus difficiles mais les plus sensibles de la vision par ordinateur : Détection d’objets.

Applications spéciales : Reconnaissance faciale et transfert de style neuronal

Découvrez comment les CNN peuvent être appliqués à plusieurs domaines, y compris la génération d'art et la reconnaissance faciale. Mettez en œuvre votre propre algorithme pour générer de l'art et reconnaître les visages !

Course Provider

Provider Coursera's Stats at AZClass

Discussion and Reviews

0.0   (Based on 0 reviews)

Start your review of Reseaux neuronaux convolutifs

faq FAQ for Neural Networks Courses

Q1: Does the course offer certificates upon completion?

Yes, this course offers a free certificate. AZ Class have already checked the course certification options for you. Access the class for more details.

Q2: How do I contact your customer support team for more information?

If you have questions about the course content or need help, you can contact us through "Contact Us" at the bottom of the page.

Q3: Can I take this course for free?

Yes, this is a free course offered by Coursera, please click the "go to class" button to access more details.

Q4: How many people have enrolled in this course?

So far, a total of 0 people have participated in this course. The duration of this course is 20 hour(s). Please arrange it according to your own time.

Q5: How Do I Enroll in This Course?

Click the"Go to class" button, then you will arrive at the course detail page.
Watch the video preview to understand the course content.
(Please note that the following steps should be performed on Coursera's official site.)
Find the course description and syllabus for detailed information.
Explore teacher profiles and student reviews.
Add your desired course to your cart.
If you don't have an account yet, sign up while in the cart, and you can start the course immediately.
Once in the cart, select the course you want and click "Enroll."
Coursera may offer a Personal Plan subscription option as well. If the course is part of a subscription, you'll find the option to enroll in the subscription on the course landing page.
If you're looking for additional Neural Networks courses and certifications, our extensive collection at azclass.net will help you.

close

To provide you with the best possible user experience, we use cookies. By clicking 'accept', you consent to the use of cookies in accordance with our Privacy Policy.