Pub Au-dessous du Header (en-tête)
Cours de sciences des donnéesCours PythonDeep Learning

4 meilleurs cours deep learning sur Python [2022]

Si vous êtes intéressé par l’apprentissage approfondi avec Python, notre équipe d’experts a compilé une liste de Les quatre meilleurs cours, classes, tutoriels, formations et programmes de certification d’apprentissage approfondi en Python disponibles en ligne pour 2022. Cette liste comprend des cours gratuits et payants pour vous aider à apprendre l’apprentissage approfondi. Elle est également idéale pour les débutants, les intermédiaires, ainsi que les personnes expertes.

Contenu

4 meilleurs cours d’apprentissage approfondi sur Python [2022]

1. Introduction à l’apprentissage approfondi en Python (DataCamp)

Si vous êtes intéressé par l’apprentissage de la les principes fondamentaux des réseaux de neurones et comment construire des modules d’apprentissage approfondi avec Keras 2.0Alors, ce cours de DataCamp est le bon choix pour vous. En suivant ce cours, vous obtiendrez un brève introduction à l’apprentissage approfondi, qui crée les capacités les plus intéressantes dans divers domaines, tels que le traitement du langage naturel, l’intelligence artificielle, la robotique et la reconnaissance d’images. Ce cours se compose de quatre chapitres différents, dont le premier chapitre, « Les bases de l’apprentissage profond et des réseaux de neurones« L’inscription est gratuite. Pendant le cours, vous acquerrez des connaissances pratiques et concrètes sur la façon d’utiliser l’apprentissage approfondi avec Keras 2.0, qui est la dernière version d’une bibliothèque de pointe pour apprentissage profond en Python.

USPs clés –

– Se familiariser avec les concepts fondamentaux et la terminologie utilisés dans l’apprentissage approfondi, et comprendre à quel point les techniques d’apprentissage approfondi sont puissantes

– Apprenez comment améliorer les prévisions générées par les réseaux de neurones en utilisant la méthode de la « propagation à rebours » (Backward Propagation)

– Comprendre comment utiliser la bibliothèque Keras pour construire des modèles d’apprentissage approfondi pour la classification et la régression

– Connaître le flux de travail « Specify-Compile-Fit » qui est utilisé pour faire des prévisions précises

– Bénéficiez du soutien continu d’une équipe d’experts pour résoudre vos questions relatives à l’apprentissage en profondeur et à Python

Durée : 4 heures

Evaluation : 4,5 sur 5

——-

Révision : « DataCamp est de loin mon site web préféré pour apprendre ». – Ronald Bowers

2. Apprendre en profondeur avec Python (Udemy)

Ce cours vise à fournir une compréhension claire des modules d’apprentissage profond afin que vous puissiez apprendre comment développer des réseaux neuronaux profonds en augmentant et en améliorant le nombre de couches de formation pour chaque réseau. Vous commencerez par obtenir un connaissances de base en calculpuis passez à comprendre la rétropropagation et son application à la formation aux réseaux de neurones pour l’apprentissage profond. Le cours est conçu par Eder Santana, qui travaille depuis plus de cinq ans avec les machines à noyau et l’apprentissage profond. Pendant le cours, il vous aidera à apprendre certaines des techniques avancées d’apprentissage approfondi pour construire des réseaux de neurones.

USPs clés –

– Un cours d’introduction conçu pour vous donner une compréhension de base de l’apprentissage profond et des réseaux de neurones en utilisant Python

– Apprenez à démontrer le mécanisme dominant de l’utilisation transparente du CPU et du GPU avec Theano, et comment appliquer les réseaux neuronaux convolutionnels à l’analyse d’images

– Découvrez les réseaux de neurones récurrents et développez la théorie qui se concentre sur l’apprentissage supervisé et qui s’intègre dans vos offres de produits comme la recherche, la reconnaissance d’images et le traitement d’objets

– Soyez confiant quant à la mise en œuvre de l’apprentissage approfondi dans votre travail actuel ainsi qu’à la poursuite des recherches après avoir terminé le cours

Durée : 2 à 3 heures

Evaluation : 3,9 sur 5

——-

Révision : Le cours m’a informé de plusieurs domaines où Python est utile. L’instructeur garde la matière intéressante. – David T. Lawrence

3. La science des données : Apprentissage approfondi en python (Udemy)

Ce cours est conçu pour vous aider à apprendre construire votre premier réseau neuronal artificiel avec l’aide de les techniques d’apprentissage approfondi de base. Vous commencerez par les éléments de base pour construire des les réseaux de neurones non linéaires avec l’aide de Python et NumPyet passer ensuite à l’apprentissage de la méthode de formation la plus importante : la rétropropagation. Le cours est conçu par des instructeurs experts de Lazy Programmer Inc. qui vous donneront des exemples pratiques pendant le cours pour vous aider à comprendre comment l’apprentissage approfondi peut être utilisé sur n’importe quoi. À la fin du cours, vous pouvez également vous diriger vers les meilleurs cours de formation et tutoriels d’apprentissage approfondi.

USPs clés –

– Un cours avancé qui se concentre sur « comment construire et comprendre » les réseaux neuronaux profonds avec l’aide de Python et NumPy

– Découvrez comment fonctionne l’apprentissage approfondi, comment coder un réseau neuronal à partir de zéro en Python, NumPy et Google TensorFlow

– Découvrez les différents types de réseaux de neurones et les différents types de problèmes qui peuvent être résolus à l’aide de ces réseaux de neurones

– Connaître les différents termes des réseaux de neurones comme Activation, Rétropropagation et Feedforward

– Absolument libre de s’inscrire avec la liberté d’étudier depuis votre zone de confort

Durée : 10-11 heures

Evaluation : 4,6 sur 5

——-

Révision : C’est le seul cours d’apprentissage approfondi qui traite des mathématiques derrière les réseaux de neurones avec autant de détails. Excellent travail. – Srinivas Mathur

4. Apprentissage machine avec Python : Des modèles linéaires à l’apprentissage profond (edX)

Il s’agit de l’un des meilleurs cours disponibles sur l’apprentissage approfondi, conçu pour vous aider à découvrir les principes et les algorithmes permettant de transformer les données de formation en prédictions automatisées convaincantes. Pendant le cours, vous aborderez une variété de sujets, tels que Représentation, surajustement, régularisation, généralisation, dimension de la CVet bien d’autres encore. Ce cours fait partie de la Programme MicroMaster du MITx en science des donnéesce qui signifie qu’après avoir terminé ce cours, vous pouvez vous déplacer pour apprendre d’autres concepts avancés de la science des données python. À l’issue du cours, vous recevrez un certificat de fin d’études que vous pourrez partager avec votre CV ou votre profil LinkedIn pour mettre en valeur vos compétences.

USPs clés –

– Acquérir une compréhension de base des principes qui sous-tendent les problèmes d’apprentissage machine, tels que la classification, la régression, le regroupement et l’apprentissage par renforcement

– Apprendre à mettre en œuvre et à analyser divers modèles comme les modèles linéaires, les machines à noyau, les réseaux de neurones et les modèles graphiques

– Comprendre comment appliquer et organiser des projets d’apprentissage machine, de la formation, la validation, le réglage des paramètres, à l’ingénierie des fonctionnalités

– Obtenez l’aide et le soutien d’une équipe de formateurs expérimentés qui vous aideront à mieux comprendre les sujets grâce à des projets et des exercices pratiques

– Inclus avec diverses conférences vidéo, des quiz et du contenu d’apprentissage productif pour vous aider à comprendre les sujets plus clairement

Durée : A son propre rythme

Evaluation : 4,5 sur 5

——-

Voici donc les 4 meilleurs cours, tutoriels, classes, formations et certifications d’apprentissage approfondi de Python disponibles en ligne pour 2022. J’espère que vous avez trouvé ce que vous cherchiez. Nous vous souhaitons un bon apprentissage !

A lire  5 meilleurs + cours gratuits de préparation aux entretiens scientifiques sur les données [2022]
Bouton retour en haut de la page