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IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow Certificat Professionnel

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IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow Certificat Professionnel

Fast-track your deep learning engineering career. Build the deep learning expertise employers are looking for in just 3 months

Wojciech 'Victor' Fulmyk
Ricky Shi
Romeo Kienzler

Instructeurs : Wojciech 'Victor' Fulmyk

4 341 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.4

(116 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.4

(116 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Job-ready deep learning skills using PyTorch, Keras, and TensorFlow employers are looking for - in just 3 months!

  • How to create shareable projects, deep learning models, and neural networks using Keras and PyTorch.

  • How to train linear and logistic regression models, optimize with gradient descent using PyTorch, and create custom models with Keras.

  • How to build advanced CNNs and transformer models and build CNNs with effective layers and activations… and more.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Image Analysis
  • Catégorie : Data Manipulation
  • Catégorie : Computer Vision
  • Catégorie : Verification And Validation
  • Catégorie : Unsupervised Learning
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Scientific Visualization
  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Artificial Intelligence
  • Catégorie : Predictive Modeling
  • Catégorie : Generative AI

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Faites progresser votre carrière avec des compétences recherchées

  • Recevez une formation professionnelle par IBM
  • Démontrez vos compétences techniques
  • Obtenez un certificat reconnu par les employeurs auprès de IBM

Certificat professionnel - 5 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Describe the foundational concepts of deep learning, neurons, and artificial neural networks to solve real-world problems

  • Explain the core concepts and components of neural networks and the challenges of training deep networks

  • Build deep learning models for regression and classification using the Keras library, interpreting model performance metrics effectively.

  • Design advanced architectures, such as CNNs, RNNs, and transformers, for solving specific problems like image classification and language modeling

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Keras (Neural Network Library)
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Network Architecture
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Image Analysis

Ce que vous apprendrez

  • Create custom layers and models in Keras and integrate Keras with TensorFlow 2.x

  • Develop advanced convolutional neural networks (CNNs) using Keras

  • Develop Transformer models for sequential data and time series prediction

  • Explain key concepts of Unsupervised learning in Keras, Deep Q-networks (DQNs), and reinforcement learning

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Keras (Neural Network Library)
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Reinforcement Learning
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting

Ce que vous apprendrez

  • Job-ready PyTorch skills employers need in just 6 weeks

  • How to implement and train linear regression models from scratch using PyTorch’s functionalities

  • Key concepts of logistic regression and how to apply them to classification problems

  • How to handle data and train models using gradient descent for optimization 

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Linear Algebra
Catégorie : Data Manipulation
Deep Learning with PyTorch

Deep Learning with PyTorch

COURS 420 heures

Ce que vous apprendrez

  • Key concepts on Softmax regression and understand its application in multi-class classification problems.

  • How to develop and train shallow neural networks with various architectures.

  • Key concepts of deep neural networks, including techniques like dropout, weight initialization, and batch normalization.

  • How to develop convolutional neural networks, apply layers and activation functions.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Deep Learning
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Supervised Learning

Ce que vous apprendrez

  • Build a deep learning model to solve a real problem.

  • Execute the process of creating a deep learning pipeline.

  • Apply knowledge of deep learning to improve models using real data.

  • Demonstrate ability to present and communicate outcomes of deep learning projects.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Keras (Neural Network Library)
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Verification And Validation
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Scientific Visualization

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Instructeurs

Wojciech 'Victor' Fulmyk
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6 Cours57 346 apprenants
Ricky Shi
IBM
1 Cours41 200 apprenants

Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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Foire Aux Questions

¹Basé sur les réponses au sondage sur les résultats des étudiants Coursera, États-Unis, 2021.