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.

Nivel intermedio

Aprox. 20 horas para completar

Francés (French)

Habilidades que obtendrás

Computer Vision
Artificial Neural Network
Backpropagation
Deep Learning

Fechas límite flexibles

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Certificado para compartir

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100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Nivel intermedio

Aprox. 20 horas para completar

Francés (French)

Instructores

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

1

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 binaire8m

Régression logistique5m

Fonction de coût d’une régression logistique8m

Descente du gradient11m

Dérivées7m

Plus d’exemples de dérivées10m

Graphe de calcul3m

Dérivées avec un graphe de calcul14m

Descente du gradient d’une régression logistique6m

Descente du gradient sur des exemples de m8m

Vectorisation8m

Autres exemples de vectorisation6m

Vectorisation de régression logistique7m

Vectorisation de la sortie du gradient d’une régression logistique9m

Diffusion dans Python11m

Remarque sur les vecteurs Python/NumPy6m

Bref aperçu des notebooks Jupyter/iPython3m

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

Entretien avec Pieter Abbeel16m

6 lecturas

Clarification sur la vidéo Fonction de coût d’une régression logistique à venir1m

Clarification sur la vidéo Descente du gradient à venir1m

Dérivation de DL/dz (lecture facultative)10m

Clarification de « dz »10m

Code d’honneur du Deep Learning2m

Devoirs de programmation - FAQ10m

1 ejercicio de práctica

Bases des réseaux neuronaux30m

Semana

2

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 neuronaux4m

Représentation des réseaux neuronaux5m

Calculer la sortie d’un réseau neuronal9m

Vectorisation sur plusieurs exemples9m

Explication de l’implémentation vectorisée7m

Fonctions d’activation10m

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

Dérivées de fonctions d’activation7m

Descente du gradient pour les réseaux neuronaux9m

Intuition de la rétropropagation (facultatif)15m

Initialisation aléatoire7m

Entretien avec Ian Goodfellow14m

2 lecturas

Clarification : fonction d’activation1m

Clarification 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 L5m

Propagation avant dans un réseau profond7m

Obtenir les bonnes dimensions pour votre matrice11m

Pourquoi des représentations profondes ?10m

Constitution des réseaux neuronaux profonds8m

Propagation avant et rétropropagation10m

Paramètres et hyperparamètres7m

Quel est le rapport avec le cerveau ?3m

3 lecturas

Clarification au sujet de la vidéo Obtenir les bonnes dimensions pour votre matrice1m

Clarification à propos de la vidéo Propagation avant et rétropropagation à venir1m

Clarification 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.
¿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