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Vous cherchez un complet Cours sur le réseau neuronal convolutif (CNN) qui vous apprend tout ce dont vous avez besoin pour créer un modèle de reconnaissance d’image en Python, non?

Vous avez trouvé le bon Cours sur les réseaux de neurones convolutifs!

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Après avoir terminé ce cours vous pourrez:

  • Identifiez les problèmes de reconnaissance d’image qui peuvent être résolus à l’aide des modèles CNN.
  • Créez des modèles CNN en Python à l’aide des bibliothèques Keras et Tensorflow et analysez leurs résultats.
  • Pratiquer, discuter et comprendre les concepts de Deep Learning en toute confiance
  • Avoir une compréhension claire des modèles de reconnaissance d’image avancée tels que LeNet, GoogleNet, VGG16, etc.

Comment ce cours vous aidera-t-il?

UNE Certificat d’achèvement vérifiable est présenté à tous les étudiants qui entreprennent ce cours sur les réseaux de neurones convolutionnels.

Si vous êtes un analyste ou un scientifique ML, ou un étudiant qui veut apprendre et appliquer des problèmes de reconnaissance d’image dans le monde réel, ce cours vous donnera une base solide pour cela en vous enseignant certains des concepts les plus avancés du Deep Learning et leur implémentation en Python sans devenir trop mathématique.

Pourquoi devriez-vous choisir ce cours?

Ce cours couvre toutes les étapes à suivre pour créer un modèle de reconnaissance d’image à l’aide de réseaux de neurones convolutifs.

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La plupart des cours se concentrent uniquement sur l’enseignement de l’exécution de l’analyse, mais nous pensons qu’une bonne compréhension théorique des concepts nous permet de créer un bon modèle. Et après avoir exécuté l’analyse, il faut pouvoir juger de la qualité du modèle et interpréter les résultats pour pouvoir réellement aider l’entreprise.

Qu’est-ce qui nous rend qualifiés pour vous enseigner?

Le cours est dispensé par Abhishek et Pukhraj. En tant que responsables de la société de conseil Global Analytics, nous avons aidé les entreprises à résoudre leurs problèmes commerciaux à l’aide de techniques d’apprentissage approfondi et nous avons utilisé notre expérience pour inclure les aspects pratiques de l’analyse des données dans ce cours.

Nous sommes également les créateurs de certains des cours en ligne les plus populaires – avec plus de 300 000 inscriptions et des milliers de critiques 5 étoiles comme celles-ci:

C’est très bien, j’aime le fait que toutes les explications données puissent être comprises par un profane – Joshua

Merci Auteur pour ce merveilleux cours. Vous êtes le meilleur et ce cours vaut n’importe quel prix. – Marguerite

Que couvre ce cours?

Ce cours vous enseigne toutes les étapes de la création d’un modèle basé sur un réseau neuronal, c’est-à-dire un modèle d’apprentissage en profondeur, pour résoudre des problèmes commerciaux.

Voici le contenu du cours de ce cours sur ANN:

À la fin de ce cours, votre confiance dans la création d’un modèle de réseau neuronal convolutionnel en Python va monter en flèche. Vous aurez une connaissance approfondie de l’utilisation de CNN pour créer des modèles prédictifs et résoudre les problèmes de reconnaissance d’image.

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Vous trouverez ci-dessous quelques questions fréquemment posées par les étudiants qui souhaitent commencer leur parcours d’apprentissage en profondeur.

Pourquoi utiliser Python pour le Deep Learning?

Comprendre Python est l’une des compétences précieuses nécessaires pour une carrière dans le Deep Learning.

Bien que cela n’ait pas toujours été le cas, Python est le langage de programmation de choix pour la science des données. Voici un bref historique:

En 2016, il a dépassé R sur Kaggle, la première plateforme de concours de science des données.

En 2017, il a dépassé R dans le sondage annuel de KDNuggets sur les outils les plus utilisés par les scientifiques des données.

En 2018, 66% des scientifiques des données ont déclaré utiliser Python quotidiennement, ce qui en fait l’outil numéro un pour les professionnels de l’analyse.

Les experts du Deep Learning s’attendent à ce que cette tendance se poursuive avec un développement croissant de l’écosystème Python. Et même si votre voyage pour apprendre la programmation Python ne fait que commencer, il est bon de savoir que les opportunités d’emploi sont également abondantes (et en croissance).

Quelle est la différence entre l’exploration de données, l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur?

En termes simples, l’apprentissage automatique et l’exploration de données utilisent les mêmes algorithmes et techniques que l’exploration de données, sauf que les types de prédictions varient. Tandis que l’exploration de données découvre des modèles et des connaissances jusque-là inconnus, l’apprentissage automatique reproduit des modèles et des connaissances connus et applique automatiquement ces informations aux données, à la prise de décision et aux actions.

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Le deep learning, quant à lui, utilise une puissance de calcul avancée et des types particuliers de réseaux de neurones et les applique à de grandes quantités de données pour apprendre, comprendre et identifier des schémas complexes. La traduction automatique des langues et les diagnostics médicaux sont des exemples d’apprentissage en profondeur.

À qui s’adresse ce cours:

  • Personnes poursuivant une carrière en science des données
  • Les professionnels qui commencent leur parcours d’apprentissage profond
  • Toute personne curieuse de maîtriser la reconnaissance d’image du niveau débutant dans un court laps de temps

QUE APPRENDREZ-VOUS DANS CE COURS:

  • Acquérir une solide compréhension des réseaux de neurones convolutifs (CNN) et du Deep Learning
  • Créez un projet de reconnaissance d’image de bout en bout en Python
  • Apprenez à utiliser les bibliothèques Keras et Tensorflow
  • Utilisez les réseaux de neurones artificiels (ANN) pour faire des prédictions
  • Utilisez Pandas DataFrames pour manipuler des données et effectuer des calculs statistiques.

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