Réseau de neurones et deep learning

Ce cours fait partie de la Spécialisation Deep Learning

4.9
étoiles
103,180 évaluations

Andrew Ng +2 enseignants de plus
Enseignants de premier plan

Offert par

Spécialisation Deep Learningdeeplearning.ai

À propos de ce cours

In the first course of the Deep Learning Specialization, you will study the foundational concept of neural networks and deep learning. 
By the end, you will be familiar with the significant technological trends driving the rise of deep learning; build, train, and apply fully connected deep neural networks; implement efficient (vectorized) neural networks; identify key parameters in a neural network’s architecture; and apply deep learning to your own applications.

The Deep Learning Specialization is our foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology. It provides a pathway for you to gain the knowledge and skills to apply machine learning to your work, level up your technical career, and take the definitive step in the world of AI.

Résultats de carrière des étudiants

33%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

33%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

10%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 1 sur 5 dans le

Spécialisation Deep Learning

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
A basic grasp of linear algebra & ML

Approx. 20 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Chinois (traditionnel), Arabe, Français, Ukrainien, Portugais (européen), Chinois (simplifié), Italien, Portugais (brésilien), Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Turc, Anglais, Espagnol, Japonais

Compétences que vous acquerrez

Deep LearningArtificial Neural NetworkBackpropagationPython ProgrammingNeural Network Architecture

Résultats de carrière des étudiants

33%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

33%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

10%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Certificat partageable

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100 % en ligne

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Spécialisation Deep Learning

Dates limites flexibles

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Niveau intermédiaire

Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
A basic grasp of linear algebra & ML

Approx. 20 heures pour terminer

Anglais

Enseignants

Évaluation de l'enseignant

4.91/5 (16,190 notes)

Offert par

deeplearning.ai

DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenu97%(176,530 notes)

Semaine

Semaine 1

2 heures pour terminer

Introduction to deep learning

Be able to explain the major trends driving the rise of deep learning, and understand where and how it is applied today.

2 heures pour terminer

7 vidéos (Total 76 min), 2 lectures, 1 quiz

Semaine

Semaine 2

8 heures pour terminer

Neural Networks Basics

Learn to set up a machine learning problem with a neural network mindset. Learn to use vectorization to speed up your models.

8 heures pour terminer

19 vidéos (Total 161 min), 7 lectures, 3 quiz

19 vidéos

Binary Classification8 min

Logistic Regression5 min

Logistic Regression Cost Function8 min

Gradient Descent11 min

Derivatives7 min

More Derivative Examples10 min

Computation graph3 min

Derivatives with a Computation Graph14 min

Logistic Regression Gradient Descent6 min

Gradient Descent on m Examples8 min

Vectorization8 min

More Vectorization Examples6 min

Vectorizing Logistic Regression7 min

Vectorizing Logistic Regression's Gradient Output9 min

Broadcasting in Python11 min

A note on python/numpy vectors6 min

Quick tour of Jupyter/iPython Notebooks3 min

Explanation of logistic regression cost function (optional)7 min

Pieter Abbeel interview16 min

7 lectures

Clarification about Upcoming Logistic Regression Cost Function Video1 min

Clarification about Upcoming Gradient Descent Video1 min

Derivation of DL/dz (optional reading)10 min

Copy of Clarification about Upcoming Logistic Regression Cost Function Video1 min

Clarification of "dz"10 min

Deep Learning Honor Code2 min

Programming Assignment FAQ10 min

1 exercice pour s'entraîner

Neural Network Basics30 min

Semaine

Semaine 3

5 heures pour terminer

Shallow neural networks

Learn to build a neural network with one hidden layer, using forward propagation and backpropagation.

5 heures pour terminer

12 vidéos (Total 109 min), 2 lectures, 2 quiz

12 vidéos

Neural Networks Overview4 min

Neural Network Representation5 min

Computing a Neural Network's Output9 min

Vectorizing across multiple examples9 min

Explanation for Vectorized Implementation7 min

Activation functions10 min

Why do you need non-linear activation functions?5 min

Derivatives of activation functions7 min

Gradient descent for Neural Networks9 min

Backpropagation intuition (optional)15 min

Random Initialization7 min

Ian Goodfellow interview14 min

2 lectures

Clarification: Activation Function1 min

Clarification about Upcoming Backpropagation intuition (optional)1 min

1 exercice pour s'entraîner

Shallow Neural Networks30 min

Semaine

Semaine 4

5 heures pour terminer

Deep Neural Networks

Understand the key computations underlying deep learning, use them to build and train deep neural networks, and apply it to computer vision.

5 heures pour terminer

8 vidéos (Total 64 min), 3 lectures, 3 quiz

8 vidéos

Deep L-layer neural network5 min

Forward Propagation in a Deep Network7 min

Getting your matrix dimensions right11 min

Why deep representations?10 min

Building blocks of deep neural networks8 min

Forward and Backward Propagation10 min

Parameters vs Hyperparameters7 min

What does this have to do with the brain?3 min

3 lectures

Clarification about Getting your matrix dimensions right video1 min

Clarification about Upcoming Forward and Backward Propagation Video1 min

Clarification about What does this have to do with the brain video1 min

1 exercice pour s'entraîner

Key concepts on Deep Neural Networks30 min

Avis

4.9

20639 avis

5 stars
89.59%
4 stars
9.37%
3 stars
0.79%
2 stars
0.11%
1 star
0.11%

Meilleurs avis pour RÉSEAU DE NEURONES ET DEEP LEARNING

par SG14 juil. 2019

Dear Andrew! Thank you so very much for making me belive in myself as a machine learning engineer. Your lectures & excercises are like "shoulders of Giants" on which a good student can stand out high.

par ZR3 janv. 2020

At first, I want to thank the course teacher and all the others for providing us such a wonderful course. The way the professor teaches is really very very helpful. Thank you all again and keep it up.

par MC21 avr. 2019

This is a great course. The teaching quality and the standard of course materials clearly reflect the effort the instructors put in. As a result, I have increased my understanding of NN significantly.

par AJ5 déc. 2020

This course helped me understand the basics of neural network. After this course I learned to built base neural network model. Looking forward to do the next course of the deeplearning specialization.

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À propos du Spécialisation Deep Learning

The Deep Learning Specialization is our foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology.

In this Specialization, you will build neural network architectures such as Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, LSTMs, Transformers, and learn how to make them better with strategies such as Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. You will master these theoretical concepts and their industry applications using Python and TensorFlow. You will tackle real-world case studies such as autonomous driving, sign language reading, music generation, computer vision, speech recognition, and natural language processing. AI is transforming many industries. The Deep Learning Specialization provides a pathway for you to gain the knowledge and skills to apply machine learning to your work, level up your technical career, and take the definitive step in the world of AI. Along the way, you will get career advice from deep learning experts from industry and academia.

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Is financial aid available?
Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis le Cours ?
Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.

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À propos de ce cours

Résultats de carrière des étudiants

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Compétences que vous acquerrez

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Enseignants

Andrew Ng
Enseignant de premier plan

Kian Katanforoosh
Enseignant de premier plan

Younes Bensouda Mourri
Enseignant de premier plan

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deeplearning.ai

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine 1

Introduction to deep learning

Semaine 2

Neural Networks Basics

Semaine 3

Shallow neural networks

Semaine 4

Deep Neural Networks

Avis

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