Informações sobre o curso

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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.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Nível intermediário

Aprox. 20 horas para completar

Francês

Habilidades que você terá

Computer Vision
Artificial Neural Network
Backpropagation
Deep Learning

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Nível intermediário

Aprox. 20 horas para completar

Francês

Instrutores

Classificação do instrutor

5/5 (5 classificações)

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

1

Semana 1

2 horas para concluir

Introduction au Deep Learning

2 horas para concluir

7 vídeos (Total 76 mín.), 2 leituras, 1 teste

8 horas para concluir

Les bases des réseaux neuronaux

8 horas para concluir

19 vídeos (Total 161 mín.), 6 leituras, 3 testes

19 videos

Classification binaire8min

Régression logistique5min

Fonction de coût d’une régression logistique8min

Descente du gradient11min

Dérivées7min

Plus d’exemples de dérivées10min

Graphe de calcul3min

Dérivées avec un graphe de calcul14min

Descente du gradient d’une régression logistique6min

Descente du gradient sur des exemples de m8min

Vectorisation8min

Autres exemples de vectorisation6min

Vectorisation de régression logistique7min

Vectorisation de la sortie du gradient d’une régression logistique9min

Diffusion dans Python11min

Remarque sur les vecteurs Python/NumPy6min

Bref aperçu des notebooks Jupyter/iPython3min

Explication de la fonction de coût d’une régression logistique (facultatif)7min

Entretien avec Pieter Abbeel16min

6 leituras

Clarification sur la vidéo Fonction de coût d’une régression logistique à venir1min

Clarification sur la vidéo Descente du gradient à venir1min

Dérivation de DL/dz (lecture facultative)10min

Clarification de « dz »10min

Code d’honneur du Deep Learning2min

Devoirs de programmation - FAQ10min

1 exercício prático

Bases des réseaux neuronaux30min

Semana

2

Semana 2

5 horas para concluir

Réseaux neuronaux peu profonds

5 horas para concluir

12 vídeos (Total 109 mín.), 2 leituras, 2 testes

12 videos

Vue d’ensemble des réseaux neuronaux4min

Représentation des réseaux neuronaux5min

Calculer la sortie d’un réseau neuronal9min

Vectorisation sur plusieurs exemples9min

Explication de l’implémentation vectorisée7min

Fonctions d’activation10min

Pourquoi avez-vous besoin de fonctions d’activation non linéaires ?5min

Dérivées de fonctions d’activation7min

Descente du gradient pour les réseaux neuronaux9min

Intuition de la rétropropagation (facultatif)15min

Initialisation aléatoire7min

Entretien avec Ian Goodfellow14min

2 leituras

Clarification : fonction d’activation1min

Clarification à propos de l’intuition de la rétropropagation à venir (facultatif)1min

1 exercício prático

Réseaux neuronaux peu profonds30min

5 horas para concluir

Réseaux neuronaux profonds

5 horas para concluir

8 vídeos (Total 64 mín.), 3 leituras, 3 testes

8 videos

Réseau neuronal profond à couche L5min

Propagation avant dans un réseau profond7min

Obtenir les bonnes dimensions pour votre matrice11min

Pourquoi des représentations profondes ?10min

Constitution des réseaux neuronaux profonds8min

Propagation avant et rétropropagation10min

Paramètres et hyperparamètres7min

Quel est le rapport avec le cerveau ?3min

3 leituras

Clarification au sujet de la vidéo Obtenir les bonnes dimensions pour votre matrice1min

Clarification à propos de la vidéo Propagation avant et rétropropagation à venir1min

Clarification au sujet de la vidéo Quel est le rapport avec le cerveau1min

1 exercício prático

Concepts essentiels des réseaux neuronaux profonds30min

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

Réseaux neuronaux et Deep Learning