À propos de ce Spécialisation

712,019 consultations récentes
If you want to break into AI, this Specialization will help you do so. Deep Learning is one of the most highly sought after skills in tech. We will help you become good at Deep Learning. In five courses, you will learn the foundations of Deep Learning, understand how to build neural networks, and learn how to lead successful machine learning projects. You will learn about Convolutional networks, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization, and more. You will work on case studies from healthcare, autonomous driving, sign language reading, music generation, and natural language processing. You will master not only the theory, but also see how it is applied in industry. You will practice all these ideas in Python and in TensorFlow, which we will teach. You will also hear from many top leaders in Deep Learning, who will share with you their personal stories and give you career advice. AI is transforming multiple industries. After finishing this specialization, you will likely find creative ways to apply it to your work. We will help you master Deep Learning, understand how to apply it, and build a career in AI.
Résultats de carrière des étudiants
41 %
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.
14 %
ont obtenu une augmentation de salaire ou une promotion.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
Cours en ligne à 100 %
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Planning flexible
Définissez et respectez des dates limites flexibles.
Niveau intermédiaire
Approx. 4 mois pour terminer
5 heures/semaine recommandées
Anglais
Sous-titres : Anglais, Chinois (traditionnel), Arabe, Français, Ukrainien, Chinois (simplifié), Portugais (brésilien), Vietnamien, Coréen, Turc, Espagnol, Japonais...
Résultats de carrière des étudiants
41 %
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce spécialisation.
14 %
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Certificat partageable
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Cours en ligne à 100 %
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Planning flexible
Définissez et respectez des dates limites flexibles.
Niveau intermédiaire
Approx. 4 mois pour terminer
5 heures/semaine recommandées
Anglais
Sous-titres : Anglais, Chinois (traditionnel), Arabe, Français, Ukrainien, Chinois (simplifié), Portugais (brésilien), Vietnamien, Coréen, Turc, Espagnol, Japonais...

Cette Spécialisation compte 5 cours

Cours1

Cours 1

Réseau de neurones et deep learning

4.9
étoiles
86,563 évaluations
17,138 avis
Cours2

Cours 2

Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization

4.9
étoiles
50,645 évaluations
5,702 avis
Cours3

Cours 3

Structuring Machine Learning Projects

4.8
étoiles
40,792 évaluations
4,511 avis
Cours4

Cours 4

Convolutional Neural Networks

4.9
étoiles
33,429 évaluations
4,249 avis

Offert par

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Foire Aux Questions

  • Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.

  • Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte du cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un Certificat partageable, ou vous pouvez accéder au cours en auditeur libre afin d'en visualiser gratuitement le contenu. Si vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Visitez votre tableau de bord d'étudiant(e) pour suivre vos progrès.

  • 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.

  • Si vous vous inscrivez au cours, vous pouvez accéder à tous les cours de la Spécialisation et obtenir un Certificat lorsque vous terminez le travail. Si vous souhaitez seulement lire et examiner le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en auditeur libre. Si vous n'avez pas les moyens d'acquitter les frais, vous pouvez faire une demande d'Aide Financière.

  • Ce cours est entièrement en ligne : vous n'avez donc pas besoin de vous présenter physiquement dans une salle de classe. Vous pouvez accéder à vos vidéos de cours, lectures et devoirs en tout temps et en tout lieu, par l'intermédiaire du Web ou de votre appareil mobile.

  • Cette Spécialisation n'est pas associée à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Spécialisation pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus.

  • Expected:

    Programming experience. The course is taught in Python. We assume you have basic programming skills (understanding of for loops, if/else statements, data structures such as lists and dictionaries).

    Recommended:

    - Mathematics: basic linear algebra (matrix vector operations and notation) will help.

    - Machine Learning: a basic knowledge of machine learning (how do we represent data, what does a machine learning model do) will help. If you have taken Andrew Ng's Machine Learning course on Coursera, you're good of course!

  • No, these courses have sessions that start every few weeks. Once you enroll in a Specialization, you can take the courses at your own pace and even switch sessions if you fall behind. Please visit the Learner Help Center if you have any more questions about enrollment and sessions: https://learner.coursera.help/hc/en-us/articles/209818613

  • To request a receipt: In your Coursera account, open your My Purchases page. Find the course or Specialization you want a receipt for, and click "Email Receipt." The receipt will be sent within 24 hours. More instructions on requesting a receipt are here: https://learner.coursera.help/hc/en-us/articles/208280236

  • Please go to https://www.coursera.org/enterprise for more information, to contact Coursera, and to pick a plan. For each plan, you decide the number of courses each person can take and hand-pick the collection of courses they can choose from.

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