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10 meilleurs + cours deep learning gratuits et certification [2021]

Notre équipe d’experts mondiaux a établi cette liste des 10 meilleures certifications, cours, formations et tutoriels gratuits en matière d’apprentissage approfondi disponibles en ligne en 2021 pour vous aider à apprendre l’apprentissage approfondi. Ces cours conviennent aux débutants, aux apprenants intermédiaires et aux experts.

Les 10 meilleurs cours d’apprentissage approfondi [2021] [UPDATED]

1. Meilleur cours d’apprentissage approfondi (deepLearning.ai)

cours d'approfondissementC’est sans doute l’une des certifications d’apprentissage approfondi les plus recherchées avec Andrew Ng lui-même enseignant la matière. Le co-fondateur de la Global Learning Platform Coursera, Andrew a été le chef du groupe Google Brain et Baidu AI dans le passé. Il est accompagné de Younes Bensouda Mourri, assistant d’enseignement en sciences mathématiques et informatiques à l’université de Université de Stanford et Kian Katanforoosh, maître de conférences adjoint à l’université de Stanford. Dans l’ensemble, nous n’avons aucun doute en proclamant que c’est la Meilleure certification d’apprentissage approfondi l’extérieur. Dans ce cours de certification, vous apprendrez les bases de l’apprentissage approfondi, vous saurez comment construire des réseaux de neurones et vous comprendrez tout sur les projets d’apprentissage machine. Il y aura des études de cas en temps réel, notamment la lecture de la langue des signes, la génération de musique et le traitement du langage naturel, entre autres. En plus de toute la théorie, vous apprendrez à mettre en œuvre ces concepts en Python et TensorFlow. Vous pouvez également consulter les sites suivants Les meilleurs cours d’apprentissage machine

Note : 4,7 sur 5

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Commentaire : Le contenu du cours est très bon. Le style d’enseignement d’Andrew Ng est phénoménal. Il a le don de décompliquer un sujet par ailleurs complexe. Il est vivement recommandé à tous ceux qui essaient de comprendre les principes fondamentaux des réseaux de neurones et de l’apprentissage profond.

2. Certification d’apprentissage approfondi par IBM (edX)

Tout au long de ce programme de certificat professionnel, vous apprendrez et excellerez dans les compétences d’apprentissage approfondi grâce à une série de missions et de projets pratiques. Disponible sur la célèbre plateforme d’apprentissage en ligne edX, le cours se terminera par un projet de formation approfondie qui vous aidera à présenter vos compétences appliquées à des employeurs potentiels. Entre autres choses, vous apprendrez les concepts fondamentaux de l’apprentissage profond, y compris les différents réseaux de neurones pour l’apprentissage supervisé et non supervisé. Vous apprendrez également comment construire et déployer différents types d’architectures profondes, notamment les réseaux convolutifs, les réseaux récurrents et les auto-codeurs. Les formateurs de ce programme sont Joseph Santarcangelo, PhD, Data Scientist IBM ; Alex Aklson, PhD, Data Scientist chez IBM et Saeed Aghabozorgi PhD, Sr. Data Scientist IBM. Au cas où vous seriez intéressé, nous avons une compilation de R Certification également.

Note : 4,6 sur 5

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3. Réseaux neuronaux et certification de l’apprentissage profond (Coursera)

Si vous êtes impatient de saisir les concepts de cette technologie de pointe, ce cours sur les réseaux de neurones vaut la peine d’être essayé. Le programme d’études est conçu pour couvrent les fondements de l’apprentissage profond et son fonctionnement réel. Explorer les concepts permettant de construire, de former et d’appliquer des réseaux neuronaux profonds entièrement connectés et comprendre les paramètres clés d’une architecture de réseau neuronal. Comme il s’agit d’un programme de niveau intermédiaire, des compétences de base en programmation python, une connaissance pratique de la structure des données et des concepts de base de ML sont donc nécessaires.

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USP clés-

– Des orientations claires sont fournies pour la réalisation des installations nécessaires et la mise en place de l’environnement technique.

– Les premières conférences présentent brièvement l’étendue du contenu des cours.

– Pratiquez avec le code disponible et résolvez des missions pour améliorer votre compétence en matière de résolution de problèmes.

– Travailler sur différents problèmes du monde réel et voir comment ils peuvent être résolus avec ces technologies d’IA.

– Remplissez et réussissez tous les devoirs notés pour obtenir le badge d’achèvement.

– Avec des critiques élogieuses, ce cours est un des favoris du public.

 

Durée : 4 semaines d’études, 3 à 6 heures par semaine

Evaluation : 4,9 sur 5

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Bilan : J’avais commencé mon voyage vers l’apprentissage profond en tant que noob et maintenant je me sens confiant dans les concepts que j’ai développés au fil du temps. C’est la première fois que j’ai pu être confiant en répondant aux questions. Tout cela grâce au meilleur professeur Andrew Ng.

4. Guide complet de TensorFlow pour la formation à l’apprentissage profond avec Python (Udemy)

Jose Marcial Portilla est titulaire d’une maîtrise de l’université de Santa Clara et enseigne les sciences des données et la programmation depuis plusieurs années. Son La certification Tensorflow vous aidera à apprendre à utiliser le cadre d’apprentissage approfondi de Google – TensorFlow avec Python. Il vous apprendra également comment utiliser TensorFlow pour la classification d’images avec les réseaux neuronaux convolutifs, comment faire l’analyse de séries chronologiques avec les réseaux neuronaux récurrents et vous apprendra à résoudre des problèmes d’apprentissage non supervisés avec les AutoEncodeurs. Cette formation a été suivie par près de 20 000 étudiants et a obtenu des critiques et des notes remarquables. Si vous êtes intéressé, vous pouvez consulter notre compilation de Certification du Data Scientist également.

Note : 4,6 sur 5

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Examen – Excellent cours. Portilla établit une courbe pédagogique. Des questions-réponses pertinentes et des supports de cours fiables et régulièrement mis à jour sont mis à disposition. Bonne base pour un large éventail de sujets bien établis et d’avant-garde, et nombreuses ressources externes utiles fournies. – Jack Rasmus-Vorrath

5. Programme de nano-diplôme d’apprentissage approfondi (Udacity)

Les personnes qui souhaitent étudier comment construire et appliquer leurs propres réseaux neuronaux profonds à divers défis tels que la classification et la génération d’images, la prédiction de séries chronologiques et le déploiement de modèles peuvent bénéficier de l’aide de ce programme de nano-diplôme. Ce programme est spécialement créé pour les étudiants qui souhaitent faire carrière dans l’apprentissage machine, l’intelligence artificielle ou l’apprentissage approfondi. En vous inscrivant à ce programme, vous serez initié aux modules d’apprentissage approfondi, aux algorithmes d’IA et de ML, aux réseaux de neurones et au déploiement d’un modèle d’analyse des sentiments. Après avoir terminé le programme avec des missions et des projets donnés, vous recevrez un certificat d’achèvement qui pourra être partagé avec votre CV et vos employeurs.

USPs clés –

– Apprenez à construire et à mettre en œuvre des réseaux de neurones pour la reconnaissance d’images, la génération de séquences et la génération d’images, et comment appliquer le transfert de style à vos propres images.

– Apprenez les bases des réseaux de neurones et construisez votre premier réseau avec Python et NumPy, ainsi que la façon d’utiliser le cadre d’apprentissage profond moderne PyTorch pour construire des réseaux de neurones multicouches.

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– Il comprend des projets réels, des quiz interactifs, des devoirs notés et des exercices pratiques pour vous aider à améliorer votre expérience d’apprentissage.

– Bénéficiez d’un accompagnement professionnel personnalisé de la part de l’instructeur qui vous aidera à chaque étape de l’apprentissage.

Durée : 4 mois, 12 heures/semaine

Evaluation : 4,5 sur 5

Vous pouvez ——-

6. Cours d’apprentissage approfondi A-Z™ : Réseaux neuronaux artificiels pratiques (Udemy)

72 000 étudiants ont participé à cette formation sur l’apprentissage approfondi. Kirill Eremenko, Hadelin de Ponteves et l’équipe SuperDataScience, ce sont des pros en matière d’apprentissage approfondi, de science des données et d’apprentissage automatique. Même les mathématiques de base du niveau du lycée suffisent pour commencer ce cours et dans le 23 heures de vidéo à la demandeLes formateurs vous feront acquérir toutes les connaissances et les informations nécessaires pour que vous soyez à même d’apprendre en profondeur. Plus précisément, vous apprendrez à connaître l’intuition qui se cache derrière Réseaux neuronaux artificiels et réseaux convolutionnelsLe projet a été lancé par la Commission européenne, qui a mis en pratique les réseaux neuronaux artificiels et les réseaux convolutionnels, et bien d’autres encore, autour des réseaux neuronaux récurrents, des cartes auto-organisatrices et des machines de Boltzmann. C’est idéalement l’un des meilleurs cours d’apprentissage approfondi que vous y trouverez.

Note : 4,5 sur 5

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Revue – Très beau parcours ! Ces deux instructeurs savent comment expliquer des concepts difficiles en termes simples. Kirill est un dieu de l’intuition, et Hadelin explique chaque ligne de code au fur et à mesure que vous passez en revue les exemples. Je me sens suffisamment à l’aise pour appliquer ce que j’ai appris dans ce cours à mon propre projet. Je recommande vivement ce cours à tous ceux qui veulent comprendre les concepts de base de l’apprentissage profond et comment ils sont mis en œuvre dans le monde réel. – Raoul Noumbissi

5 Meilleure certification d’apprentissage approfondi [2021] [UPDATED]

7. Traitement du langage naturel avec apprentissage approfondi en Python

Le formateur est un spécialiste des données, un grand ingénieur en données ainsi qu’un ingénieur en logiciels de pile complète. Il est titulaire d’un master en ingénierie informatique avec une spécialisation en apprentissage machine et en reconnaissance de formes. Avec un tel CV, vous devriez déjà vous sentir assuré de la qualité de l’enseignement pour ce programme d’apprentissage approfondi. Ce cours sera comme un guide complet sur la dérivation et la mise en œuvre de GLoVe, word2vec et word embeddings. Vous apprendrez également à comprendre et à mettre en œuvre des réseaux de tenseurs neuronaux récursifs pour l’analyse des sentiments. A 6 heures, c’est un bon cours accéléré pour ceux qui n’ont pas assez de temps à leur disposition. Vous pouvez également jeter un coup d’œil à certains des meilleurs les cours de traitement du langage naturel.

Note : 4,6 sur 5

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Révision – L’instructeur explique les choses de façon vivante et détaillée, contrairement à certains autres instructeurs de l’apprentissage machine. Je recommande ce cours aux scientifiques sérieux. – Xiao Qiao

8. Cours d’apprentissage profond moderne en python

Dans cette formation approfondie de 7,5 heures, avec un accès à vie, vous apprendrez à appliquer la dynamique de la rétropropulsion pour former des réseaux de neurones, à appliquer des procédures de taux d’apprentissage adaptatif comme AdaGrad, RMSprop et Adam, à comprendre les éléments de base de Theano et à construire ensuite un réseau de neurones dans Theano. En plus de comprendre TensorFlow, vous écrire également un réseau de neurones en utilisant Keras, PyTorch, CNTK et MXNet. Pour participer à ce programme, vous devrez être à l’aise avec Python, Numpy et Matplotlib. Vous devrez installer Theano et TensorFlow avant ou pendant la formation.

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Note : 4,6 sur 5

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Réexamen – Clair et cohérent. Revoit suffisamment les pré-requis de chaque cours pour rafraîchir et rappeler les bases, puis innove. Les cours sont souvent mis à jour et restent à jour avec les dernières versions des API d’importation. – Bill Hicks

9. Cours d’apprentissage approfondi gratuit de Microsoft (edX)

Dans cette certification d’apprentissage approfondi par Microsoft, vous apprendrez une approche intuitive pour construire des modèles complexes qui aident les machines à résoudre des problèmes réels. Vous devrez avoir des compétences de base en programmation et une connaissance pratique des sciences des données avant de vous inscrire afin de pouvoir tirer le meilleur parti de ce programme. Ce cours tente de permettre aux ingénieurs / scientifiques des données et aux gestionnaires de la technologie de développer éventuellement une compréhension intelligente de cette technologie. Vous apprendrez à utiliser la boîte à outils cognitive de Microsoft (CNTK) pour exploiter des ensembles de données grâce à un apprentissage approfondi. Le cours est dispensé par Jonathan Sanito, développeur de contenu senior chez Microsoft, Sayan Pathak, scientifique principal ML et instructeur AI School, équipe CNTK et Roland Fernandez, chercheur senior et instructeur AI School, Deep Learning Technology Center, Microsoft Research AI.

Note : 4,4 sur 5

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10. Science des données : Cours d’apprentissage approfondi en python

Ce programme servira de guide pour écrire un réseau de neurones en Python et Numpy en utilisant le TensorFlow de Google. Le formateur enseignera vous expliquez comment fonctionne réellement l’apprentissage approfondi et comment un réseau neuronal est construit à partir de composantes de base. Il vous aidera à démystifier divers termes liés aux réseaux de neurones comme « activation », « rétropropagation » et « feedforward ». Un projet en direct fait partie du cours pour vous aider à mettre en œuvre ce que vous apprenez en temps réel.

Note : 4,6 sur 5

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Révision – Il s’agit d’un cours très honnête enseigné par quelqu’un qui comprend clairement le sujet de manière très approfondie. Ayant joué avec Keras, Scikit learn et Tensorflow pendant plus d’un an, j’ai appris énormément de choses en mettant en œuvre les modèles enseignés dans ce cours en utilisant simplement Python. – Malcolm Mason

11. Cours d’apprentissage approfondi : Réseaux neuronaux récurrents en Python

Apprenez tout ce qu’il y a à savoir sur l’unité récurrente simple (unité d’Elman), GRU (unité récurrente à portes), LSTM (unité de mémoire longue à court terme) et découvrez également comment écrire divers réseaux récurrents en Theano dans ce cours autour des réseaux neuronaux récurrents en Python. Pour suivre ce programme, vous devez connaître la rétropropagation, comprendre le calcul et l’algèbre linéaire. Plus de 10 000 étudiants ont participé à ce cours, qui a été très bien accueilli et qui a reçu de bonnes notes.

Note : 4,6 sur 5

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Revue – C’est la meilleure introduction à RNN que j’ai vue jusqu’à présent, bien meilleure que la version d’Udacity dans le nanodegré d’apprentissage profond. J’aime beaucoup l’accent mis sur les mathématiques : même si ce n’est pas profond, c’est assez clair pour qu’on ait quelques intuitions mathématiques sur le fonctionnement de l’unité récurrente. – Jean-Marc Beaujour

C’était donc notre point de vue sur la Les meilleurs cours, tutorats, certifications et formations de Deep Learning, spécialement pour 2021. Consultez le cours en ligne Best Machine Learning pour vous plonger dans le domaine et aussi la formation Blockchain ainsi que la certification Best Python. Comme tous ces cours peuvent être suivis en ligne, vous avez l’avantage de pouvoir continuer à apprendre de presque partout sur la planète. Nous vous souhaitons tout le succès possible dans votre carrière ! L’équipe Kclik.

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