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Diplôme en réseaux neuraux en Python-Deep Learning for Beginners

Ce cours en ligne gratuit vous apprend à construire des réseaux neuronaux artificiels et des modèles d'apprentissage profond à l'aide du langage Python.

Publisher: Start-Tech Academy
Le monde des réseaux neuronaux artificiels vous intrigue? Ce cours en ligne gratuit est votre première étape pour comprendre les réseaux de neurones artificiels et l'apprentissage profond. Les vidéos vous guideront dans ce processus en vous aidant à construire des modèles de réseaux neuronaux à l'aide de Python. Vous utiliserez alors ces modèles pour faire des prédictions quasi-exactes, ainsi que pour apprendre Python à partir de zéro et utiliser les bibliothèques et les cadres de données en Python pour manipuler les données.
Diplôme en réseaux neuraux en Python-Deep Learning for Beginners
  • Durée

    6-10 Heures
  • Students

    673
  • Accreditation

    CPD

Description

Modules

Résultats

Certification

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Description

Si vous êtes un passionné d'apprentissage, vous avez l'occasion de vous familiariser avec les réseaux neuronaux artificiels (ANN) dans un court laps de temps. Sans avoir besoin de connaissances mathématiques ou de programmation avancées, ce tutoriel d'apprentissage des machines python vous enseignera tout ce que vous devez savoir pour construire des modèles d'apprentissage prédictifs en profondeur à l'aide de Python et de ses bibliothèques-Keras et Tensorflow. Vous aurez l'occasion de vous exercer au fur et à mesure que vous apprenez en suivant de simples instructions étape par étape fournies par les conférences vidéo. Les étapes vous sont démontres et sont appuyées par l'explication des théories et de la raison d'être de chacun. Vous commencerez le cours en comprenant les applications des modèles de réseaux neuronaux et de l'apprentissage profond ainsi que leurs avantages, puis vous serez introduit dans différents concepts tels que les perceptrons, l'architecture de réseau et la descente en gradient.

La prochaine partie du cours nécessite que vous disposez de certaines compétences de base en Python. Cela vous permettra de voir comment l'algorithme de descente de gradient est utilisé pour trouver les minima d'une fonction et ceci est utilisé pour optimiser le modèle de réseau. Vous serez donné un cours de collision en Python, où vous serez familiarisé avec l'environnement Jupyter pour la programmation Python et des bibliothèques telles que Numpy, Pandas et Seaborn. Vous pouvez ignorer cette partie si vous êtes déjà qualifié en Python. A ce stade, vous serez prêt à commencer à créer un modèle ANN simple et vous commencerez par utiliser l'API séquentielle pour résoudre un problème de classification, puis passer à la résolution d'un problème de régression-ceci inclut apprendre à créer des architectures ANN complexes à l'aide de l'API fonctionnelle. Enfin, dans ce cours Python, vous allez apprendre à sauvegarder et restaurer des modèles. Si vous voulez plonger plus profondément dans le processus d'analyse et de prétraitement des données pour les modèles RNA, suivez la section suivante de cette introduction à la machine learning avec Python, qui traite de la théorie de base d'un arbre de décision et des techniques de l'imputation des valeurs manquantes, de la transformation des variables et de la division Test-Train. La technique classique d'apprentissage automatique de la régression linéaire suivra. Vous apprendrez également à quantifier la précision d'un modèle, à interpréter les résultats de l'analyse prédictive et à trouver la solution à un problème métier.

Ce cours est destiné à ceux qui souhaitent poursuivre une carrière en science des données ou utiliser la science des réseaux neuronaux pour résoudre des problèmes d'affaires complexes ou pour ceux qui veulent apprendre la machine à apprendre avec Python. En raison de l'avancement de l'exploration de données et de la puissance de calcul au cours des dernières années, les machines d'affaires ont acquis des capacités d'apprentissage approfondies. Tous ceux qui peuvent exploiter ces capacités ont un immense pouvoir entre leurs mains. Il n'est donc pas étonnant qu'ils soient très recherchés dans le monde professionnel d'aujourd'hui. En s'enroulant dans ce cours, vous saurez dans une direction qui offre de nombreuses possibilités de carrière dans de nombreux domaines de données et d'analyse.

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