Question 1

Qu'est-ce que deep learning et pourquoi est-ce important ?

Accepted Answer

deep learning est une application puissante d'algorithmes d'apprentissage automatique (ML) modelés sur des systèmes biologiques de traitement de l'information appelés réseaux neuronaux artificiels (ANN). L'apprentissage automatique est une technique d'intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d'apprendre automatiquement à partir de données sans programmation explicite, et deep learning exploite plusieurs couches de réseaux neuronaux interconnectés pour générer des informations plus sophistiquées.

Bien que ce domaine de l'informatique soit relativement récent, il est déjà utilisé dans un nombre croissant d'applications importantes. deep learning excelle dans la reconnaissance automatique d'images, également connue sous le nom de vision par ordinateur, qui est utilisée pour créer des systèmes de reconnaissance faciale précis et pour conduire en toute sécurité des véhicules autonomes. Cette approche est également utilisée pour les applications de reconnaissance vocale et de traitement du langage naturel (NLP), qui permettent aux ordinateurs d'interagir avec les utilisateurs humains par le biais de commandes vocales.

Les algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression logistique sont essentiels pour créer des applications deep learning, de même que les langages de programmation couramment utilisés tels que Tensorflow et Python. Ces langages de programmation sont généralement préférés pour l'enseignement et l'apprentissage dans ce domaine en raison de leur flexibilité et de leur relative accessibilité - une priorité importante compte tenu de la pertinence du site deep learning pour un large éventail de professionnels n'ayant pas de formation en informatique.

Question 2

Quels types de carrières puis-je poursuivre avec une formation en deep learning?

Accepted Answer

Une bonne connaissance des capacités et du processus de développement des applications deep learning peut être un atout dans un nombre croissant de carrières. Par exemple, l'utilisation de deep learning est explorée dans le domaine des soins de santé pour la lecture automatique des images radiologiques, ainsi que pour la recherche de modèles dans les gènes et les interactions pharmaceutiques qui peuvent contribuer à la découverte de nouveaux types de médecine. Dans de nombreux domaines, une connaissance élémentaire du site deep learning peut aider les professionnels à identifier de nouvelles applications potentielles de cette puissante technologie.

Ceux qui ont une connaissance plus approfondie du site deep learning peuvent devenir des chercheurs en informatique dans ce domaine, chargés d'inventer de nouveaux algorithmes et de trouver de nouvelles applications pour ces techniques. Étant donné le large éventail d'utilisations de deep learning, les informaticiens spécialisés dans ce domaine sont très recherchés par les entreprises privées, les agences gouvernementales et les universités de recherche. Selon le Bureau of Labor Statistics, les chercheurs en informatique gagnaient un salaire annuel médian de 122 840 dollars en 2019, et ces emplois devraient connaître une croissance beaucoup plus rapide que la moyenne.

Question 3

Puis-je me familiariser avec l'apprentissage profond en suivant des cours en ligne sur Coursera ?

Accepted Answer

Certainement - en fait, Coursera est l'un des meilleurs endroits pour apprendre sur deep learning. Grâce à un partenariat avec deeplearning.ai et l'université de Stanford, Coursera propose des cours ainsi qu'une spécialisation dispensés par certains des penseurs et éducateurs pionniers dans ce domaine. Vous pouvez également suivre des cours et vous spécialiser auprès de leaders de l'industrie tels que Google Cloud et Intel, ou obtenir un certificat professionnel auprès d'IBM. Le Projet Guidé offre également la possibilité d'acquérir des compétences sur deep learning grâce à des tutoriels pratiques dirigés par des enseignants expérimentés, ce qui vous permet d'apprendre en toute confiance.

Question 4

Quelles compétences ou expériences dois-je avoir avant d'apprendre deep learning?

Accepted Answer

Les compétences ou l'expérience que vous devrez peut-être avoir avant d'étudier deep learning, et qui peuvent vous aider à mieux comprendre un concept avancé tel que deep learning, peuvent inclure la lecture de la langue des signes, la génération de musique et le traitement du langage naturel (NLP), en plus de beaucoup d'autres. Si vous avez une connaissance de Python 3 et que vous comprenez les concepts de base des algorithmes généraux d'apprentissage automatique et de deep learning, vous pouvez avoir les compétences nécessaires pour apprendre cette Spécialisation. Vous pouvez également vous renseigner sur les probabilités et statistiques pour étudier les concepts de deep learning. Les mathématiques de base, telles que l'algèbre et le calcul, sont également un prérequis important pour deep learning car elles sont liées à l'apprentissage automatique et à la science des données. De même, si vous avez travaillé dans les domaines de la technologie ou de l'intelligence artificielle (IA), vous avez peut-être l'expérience nécessaire pour étudier deep learning.

Question 5

Quel type de personne est le mieux placé pour apprendre deep learning?

Accepted Answer

Le type de personne le mieux placé pour étudier deep learning est celui qui est à l'aise avec les statistiques, la programmation, le calcul avancé, l'algèbre avancée et l'ingénierie. deep learning bénéficie d'une personne passionnée par le travail dans les domaines de l'IA qui peut créer des types de réseaux deep learning qui aident les machines à exécuter des fonctions humaines. La personne la mieux placée pour s'informer sur le site deep learning a tout intérêt à comprendre comment l'intelligence est construite pour faire fonctionner toutes sortes de choses, des voitures sans conducteur aux appareils mobiles, en passant par les systèmes de négociation d'actions et les équipements de chirurgie robotique, par exemple. deep learning bénéficie à une personne ayant pour objectif de travailler avec des systèmes tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le NLP, la reconnaissance audio, les systèmes bioinformatiques et l'analyse d'images médicales.

Question 6

Comment savoir si deep learning est fait pour moi ?

Accepted Answer

deep learning peut vous convenir si vous souhaitez vous lancer dans l'IA. La Spécialisation peut vous être utile si vous êtes un chercheur ou un praticien de l'apprentissage automatique qui cherche à apprendre la prochaine génération d'apprentissage automatique, et si vous voulez développer des compétences pratiques dans le cadre populaire deep learning TensorFlow. deep learning est l'une des compétences les plus recherchées dans le domaine de la technologie, et sa maîtrise peut vous offrir de nombreuses opportunités dans le domaine de l'IA. Il peut également vous être utile si vous souhaitez apprendre à construire un réseau neuronal et à mener à bien des projets d'apprentissage automatique, et si vous êtes passionné par l'apprentissage des réseaux convolutifs, des RNN, des LSTM, d'Adam, de Dropout, de BatchNorm, de l'initialisation de Xavier/He, et par la maîtrise des concepts en Python et en TensorFlow.

Question 7

Quels sont les avantages d'un cours en ligne sur deep learning?

Accepted Answer

Les cours en ligne sur deep learning constituent un moyen pratique et formatif d'améliorer vos connaissances ou d'acquérir de nouvelles compétences sur deep learning. Choisissez parmi une large gamme de cours deep learning proposés par les meilleures universités et les leaders de l'industrie, adaptés à différents niveaux de compétences.

Question 8

Quels sont les cours deep learning qui conviennent le mieux à la formation et au perfectionnement des employés ou de la main-d'œuvre ?

Accepted Answer

L'ensemble du catalogue de cours de Coursera est offert aux clients d'entreprise sans aucune restriction. Le choix de la meilleure formation deep learning dépend des besoins et des niveaux de compétence de vos employés. Tirez parti de notre tableau de bord des compétences pour comprendre les lacunes en matière de compétences et déterminer le cours le plus approprié pour améliorer efficacement les compétences de votre personnel. En savoir plus sur Coursera pour les affaires

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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - 简体中文

Work with Gemini Models in BigQuery - Bahasa Indonesia

Work with Gemini Models in BigQuery - Français

Work with Gemini Models in BigQuery - Português Brasileiro

Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - 한국어

AWS: Database

Smart Analytics, Machine Learning and AI on GC - 한국어

Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 日本語版

Vector Search ve Yerleştirilmiş Öğeler

Valorizar a natureza e pessoas para melhor tomada de decisão

Work with Gemini Models in BigQuery - Deutsch

Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - 日本語版

En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur deep learning .

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Questions fréquentes sur Deep Learning

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