L’apprentissage en profondeur, un sous-ensemble de l’apprentissage automatique, est un réseau de neurones qui tente d’imiter le cerveau humain et d’activer des systèmes qui prédisent les résultats en fonction des entrées de données.
Nous utilisons l’apprentissage en profondeur pour la conduite avancée dans nos voitures, la détection des fraudes pour nos assurances et nos fraudes bancaires, et la publicité ciblée qui nous aide à générer des revenus plus élevés et à développer nos activités.
Auparavant, un utilisateur devait s’adapter à un ordinateur et l’expérience n’était ni personnalisée ni perceptive. L’apprentissage en profondeur imite certaines informations audio et vidéo pour en faire une expérience perceptuelle pour l’utilisateur et alimenter différentes applications qui nous facilitent la vie.
Table des matières
Que sont les cas d’utilisation du Deep Learning ?
Alors que le moteur de recherche Google utilise le deep learning pour créer des algorithmes de reconnaissance, Netflix les utilise pour générer des algorithmes de recommandation pour différents utilisateurs.
L’apprentissage en profondeur est utilisé dans tous les secteurs pour la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’images, la traduction, la prévision prédictive et l’analyse. Jetons un coup d’œil aux 10 principales industries qui ont bénéficié du Deep Learning :
- Assistants vocaux
- Traducteurs
- Prévention de la fraude
- Conduite automatisée
- Estimation de la réclamation d’assurance
- Prédiction des risques sanitaires
- Détection et analyse médicale
- Commercialisation et promotion
- Gestion des relations publiques et de la réputation
- Publicité personnalisée
Carrières et profils d’emploi dans l’apprentissage en profondeur
Si vous êtes un passionné d’apprentissage en profondeur à la recherche d’une carrière dans l’apprentissage en profondeur, vous pouvez envisager ce qui suit :
- Ingénieur de données
- Scientifique des données
- Analyste de données
- Analyste de recherche
- Développeur de logiciels
- Ingénieur PNL
- Instructeur
- Neuroinformatique
- Bioinformaticien
- Analyste en intelligence d’affaires
- Concepteur de programmes d’apprentissage en profondeur
- Ingénieur en vision par ordinateur
- Responsable Deep Learning / Chef d’équipe
Maintenant que vous savez que l’apprentissage en profondeur est une compétence indispensable dans tous les secteurs, jetez un coup d’œil aux cours qui peuvent vous aider à passer au niveau supérieur et à devenir l’un des meilleurs en matière d’apprentissage en profondeur aujourd’hui.
Deep Learning AZ™ d’Udemy
Deep Learning AZ est connu pour sa structure solide, ses projets puissants, ses didacticiels de codage pratiques et son assistance en cours. Cela en fait l’un des cours les mieux notés et approuvé par les entreprises du monde entier,
Avec 22 heures de vidéo, 34 articles, 169 conférences et 5 ressources téléchargeables, ce cours a responsabilisé 348 565 étudiants. Pour être éligible, vous devez maîtriser les mathématiques de niveau secondaire et avoir des connaissances de base en Python.
Avec ce cours, vous avez la chance de travailler sur des ensembles de données réels en utilisant des réseaux de neurones artificiels pour résoudre des problèmes, des réseaux de neurones convolutifs pour la reconnaissance d’images et des réseaux de neurones récurrents pour prédire les stocks. Ce n’est pas tout!
Vous apprendrez également à utiliser des cartes auto-organisées, des machines Boltzmann et des auto-encodeurs empilés (la toute nouvelle technique de Deep Learning). Ce cours vous permettra également de travailler avec des outils importants tels que Tensorflow, Pytorch, Theano, Keras et Scikit-learn.
Une compréhension approfondie de DL
Un autre cours d’apprentissage en profondeur le mieux noté vous apprend à maîtriser l’apprentissage en profondeur à l’aide de l’outil Pytorch et d’une approche scientifique expérimentale.
Avec 57,5 heures de didacticiels vidéo, 3 articles et 1 ressource téléchargeable, ce cours est accompagné d’un certificat d’achèvement.
Vous aurez besoin d’un intérêt pour l’apprentissage en profondeur et d’un compte Google pour commencer à apprendre ce cours. Vous aurez accès à une session de questions-réponses en direct, à de nombreux exercices et défis de code, et à plus de 8 heures de didacticiels Python.
Obtenez un apprentissage intuitif des réseaux de neurones artificiels à l’aide de graphiques, d’espaces et de nombres. Visualisez votre apprentissage et obtenez une compréhension de projets approfondis et complets. Ce cours est parfait pour les passionnés d’apprentissage automatique, les aspirants scientifiques des données et les scientifiques des données désireux d’élargir leur bibliothèque de compétences.
Science des données : Apprentissage en profondeur
Ce cours vous apprendra à créer votre premier réseau de neurones artificiels à l’aide de code pur Python et TensorFlow. Avec 89 conférences et 12 heures de didacticiels vidéo, vous obtiendrez un accès à vie complet et un certificat d’achèvement.
Pour commencer ce cours, vous devez connaître les dérivées du calcul, l’arithmétique matricielle, les probabilités et l’accès à Python et Nymphy.
De plus, il est recommandé que vous connaissiez le contenu du cours de régression logistique de Lazy Programmer Inc. Il couvre des sujets liés au coût d’entropie croisée, à la descente de gradient, aux neurones, au XOR, au beignet.
Grâce à ce cours, vous apprendrez à coder un réseau de neurones à l’aide de TensorFlow de Google. Vous apprendrez également comment fonctionne réellement l’apprentissage en profondeur et des termes importants tels que « activation », « rétropropagation » et « feedforward ».
Introduction à l’apprentissage en profondeur
Si vous recherchez un cours qui vous apprend à créer et à former des réseaux de neurones pour des données structurées à l’aide de Keras et de TensorFlow, l’introduction à l’apprentissage en profondeur est celle qu’il vous faut. Il vous suffit de 4 heures pour suivre ce cours !
Ce cours est gratuit et divisé en six sections, chacune avec un exercice et un tutoriel. L’instructeur est Ryan Holbrook et il vous aide à vous préparer à la vision par ordinateur.
Si vous connaissez déjà le cours « Introduction à l’apprentissage automatique », c’est un excellent cours à développer. Donc, si vous vous demandez exactement ce que ce cours vous apprendra, lisez la suite.
Vous commencerez par des blocs de construction d’apprentissage en profondeur et formerez votre premier réseau de neurones via Keras et TensorFlow. De plus, apprenez le sur-ajustement et le sous-ajustement pour améliorer vos performances et ajoutez des couches spéciales pour stabiliser l’entraînement.
Apprenez également la classification binaire pour appliquer l’apprentissage en profondeur aux tâches courantes. Grâce à ce cours, vous aurez également accès à des leçons bonus pour appliquer vos compétences nouvellement acquises.
Tutoriel d’apprentissage en profondeur pour les débutants
Avec 18 leçons et 2 heures d’apprentissage, le tutoriel d’apprentissage en profondeur pour débutants de Simplilearn est un cours de niveau intermédiaire.
Les compétences en traitement d’images et de vidéos sont abordées dans ce cours. Pour aller plus en détail, ce cours vous apprendra ce qu’est l’apprentissage en profondeur, quelles sont ses nombreuses applications, ce qu’est un réseau de neurones et différents cadres et algorithmes d’apprentissage en profondeur, et comment maîtriser Python.
Il y a plus! Vous en apprendrez plus sur TensorFlow, les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux de neurones récurrents (RNN), les GAN et tout sur Keras.
De plus, vous obtiendrez un aperçu exclusif des questions d’entrevue d’apprentissage en profondeur.
Deep Learning, série illustrée
Deep Learning par I. Goodfellow, Yoshua Benigo et Aaron Courville fait partie de la série de 13 livres : Adaptive Computation and Machine Learning Series.
Si vous vous demandez pourquoi vous devriez essayer ce livre, Elon Musk, co-président d’OpenAI et PDG de Tesla et SpaceX, a examiné ce livre comme le seul livre complet sur l’apprentissage en profondeur. Parfait pour les apprenants et les passionnés d’apprentissage automatique, ce livre aborde un large éventail de sujets.
En plus des connaissances conceptuelles, apprenez des techniques d’apprentissage en profondeur telles que les réseaux à rétroaction profonde, la régularisation, la modélisation de séquences et la méthodologie pratique.
Vous recevrez des perspectives pratiques sur des applications telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la bioinformatique et les jeux vidéo.
Cependant, supposons que vous recherchiez des informations sur des sujets théoriques tels que les méthodes de Monte Carlo, la fonction de partition, l’inférence approximative et les modèles génératifs approfondis. Dans ce cas, ce livre vous étourdira avec ses descriptions vastes et expansibles.
Apprentissage en profondeur avec Python
Deep Learning With Python de François Chollet est l’occasion de maîtriser les compétences d’apprentissage profond du créateur de Keras.
Cette lecture de 504 pages est parfaite pour les lecteurs intermédiaires ayant une compréhension de base de Python. Ce livre vous apprendra comment effectuer la classification et la segmentation d’images, la prévision de séries chronologiques, la classification de texte et l’apprentissage automatique, la génération de texte, le transfert de style neuronal et la génération d’images.
Lorsque vous obtenez ce livre, vous aurez également accès à un eBook gratuit dans différents formats. Plongez dans le fonctionnement de Keras dans des situations réelles et obtenez des informations qui conviennent aux débutants, aux intermédiaires et aux experts !
Deep Learning : une approche visuelle
Écrit par Andrew Glassner, Apprentissage en profondeur : une approche visuelle est une édition illustrée qui vous apprend à résoudre des problèmes d’apprentissage en profondeur sans mathématiques compliquées. Il contient suffisamment d’explications conceptuelles et visuelles pour vous guider au cœur de l’apprentissage en profondeur.
Sans avoir besoin d’équations ou de programmation, vous serez en mesure de comprendre comment utiliser des générateurs de texte pour créer des articles et des histoires.
De plus, les systèmes de classification d’images de savoir-faire fonctionnent pour identifier des objets ou des sujets, comment utiliser des techniques d’apprentissage automatique en tandem avec l’IA, et bien plus encore.
Préparez-vous à créer des systèmes intelligents qui nous aident à envisager l’avenir de l’IA et à faire les bons pas en avant.
Cours complet d’apprentissage en profondeur d’Edureka
Si vous recherchez une ressource visuelle qui vous aidera à plonger dans le fonctionnement interne de l’IA, de l’apprentissage en profondeur et de Tensorflow, pensez au cours d’apprentissage en profondeur d’Edureka.
En moins de 6 heures, vous serez en mesure de comprendre comment appliquer des techniques d’apprentissage en profondeur en étroite coordination avec l’IA et l’apprentissage automatique.
Non seulement cela, mais des applications réelles (reconnaissance vocale, reconnaissance d’image, traduction automatique) aux trois types d’apprentissage automatique (renforcé, supervisé, non supervisé), vous saurez tout.
Vous passerez à des techniques complexes telles que l’algorithme d’apprentissage perceptron – simple et multiple, et leurs cas d’utilisation, ainsi qu’aux bases et exemples de code TensorFlow. De plus, maîtrisez les 8 meilleurs cadres d’apprentissage en profondeur, les réseaux de neurones artificiels et le fonctionnement des RBM.
J’ai également appris à créer des modèles et des chatbots à l’aide de TensorFlow, à travailler sur la détection d’objets et à comprendre le cadre derrière le traitement du langage naturel (NLP). Ce n’est pas tout!
Ce cours de 6 heures vous aidera également à préparer des questions d’entretien liées à l’apprentissage approfondi pour un emploi ou un projet potentiel. Alors, tout le meilleur!
Maîtriser l’apprentissage en profondeur en quelques heures
Maîtriser l’apprentissage en profondeur peut être difficile, mais facilitez-le avec les cours, les didacticiels YouTube et les livres mentionnés ci-dessus. Les cours peuvent vous aider à vous familiariser avec l’industrie en fournissant un certificat d’achèvement qui peut témoigner de vos connaissances.
Cependant, lorsque vous recherchez des solutions uniques ou que vous souhaitez approfondir des sujets spécifiques, lisez les livres et tirez le meilleur parti des didacticiels YouTube. Avec les bons cours et les bonnes ressources, apprendre à faire fonctionner l’apprentissage en profondeur pour vous ne prendra au mieux que quelques heures !
Vous pouvez également explorer les principales compétences en demande requises pour les professionnels de l’IA.