Acerca de este 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.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Laboratorios de Coursera

Incluye proyectos de aprendizaje prácticos.

Obtén más información sobre los laboratorios de Coursera

Nivel intermedio

Aprox. 19 horas para completar

Francés (French)

Habilidades que obtendrás

Computer Vision
Artificial Neural Network
Backpropagation
Deep Learning

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Nivel intermedio

Aprox. 19 horas para completar

Francés (French)

Instructores

Calificación del instructor

5/5 (5 calificaciones)

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

2 horas para completar

Introduction au Deep Learning

2 horas para completar

7 videos (Total 76 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario

8 horas para completar

Les bases des réseaux neuronaux

8 horas para completar

19 videos (Total 161 minutos), 6 lecturas, 3 cuestionarios

19 videos

Classification binaire8mRégression logistique5mFonction de coût d’une régression logistique8mDescente du gradient11mDérivées7mPlus d’exemples de dérivées10mGraphe de calcul3mDérivées avec un graphe de calcul14mDescente du gradient d’une régression logistique6mDescente du gradient sur des exemples de m8mVectorisation8mAutres exemples de vectorisation6mVectorisation de régression logistique7mVectorisation de la sortie du gradient d’une régression logistique9mDiffusion dans Python11mRemarque sur les vecteurs Python/NumPy6mBref aperçu des notebooks Jupyter/iPython3mExplication de la fonction de coût d’une régression logistique (facultatif)7mEntretien avec Pieter Abbeel16m

6 lecturas

Clarification sur la vidéo Fonction de coût d’une régression logistique à venir1mClarification sur la vidéo Descente du gradient à venir1mDérivation de DL/dz (lecture facultative)10mClarification de « dz »10mCode d’honneur du Deep Learning2mDevoirs de programmation - FAQ10m

1 ejercicio de práctica

Bases des réseaux neuronaux30m

Semana2

Semana 2

5 horas para completar

Réseaux neuronaux peu profonds

5 horas para completar

12 videos (Total 109 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios

12 videos

Vue d’ensemble des réseaux neuronaux4mReprésentation des réseaux neuronaux5mCalculer la sortie d’un réseau neuronal9mVectorisation sur plusieurs exemples9mExplication de l’implémentation vectorisée7mFonctions d’activation10mPourquoi avez-vous besoin de fonctions d’activation non linéaires ?5mDérivées de fonctions d’activation7mDescente du gradient pour les réseaux neuronaux9mIntuition de la rétropropagation (facultatif)15mInitialisation aléatoire7mEntretien avec Ian Goodfellow14m

2 lecturas

Clarification : fonction d’activation1mClarification à propos de l’intuition de la rétropropagation à venir (facultatif)1m

1 ejercicio de práctica

Réseaux neuronaux peu profonds30m

5 horas para completar

Réseaux neuronaux profonds

5 horas para completar

8 videos (Total 64 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

8 videos

Réseau neuronal profond à couche L5mPropagation avant dans un réseau profond7mObtenir les bonnes dimensions pour votre matrice11mPourquoi des représentations profondes ?10mConstitution des réseaux neuronaux profonds8mPropagation avant et rétropropagation10mParamètres et hyperparamètres7mQuel est le rapport avec le cerveau ?3m

3 lecturas

Clarification au sujet de la vidéo Obtenir les bonnes dimensions pour votre matrice1mClarification à propos de la vidéo Propagation avant et rétropropagation à venir1mClarification au sujet de la vidéo Quel est le rapport avec le cerveau1m

1 ejercicio de práctica

Concepts essentiels des réseaux neuronaux profonds30m

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
¿Cuál es la política de reembolsos?
Puedes solicitar un reembolso completo hasta dos semanas después de tu fecha de pago o (para los cursos que se lanzaron recientemente) hasta dos semanas después del comienzo de la primera sesión del curso, lo que ocurra después. No puedes recibir un reembolso luego de obtener un Certificado de curso, aun cuando completes el curso dentro del período de reembolso de dos semanas. Consulta nuestra política de reembolsos completa.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.

Réseaux neuronaux et Deep Learning