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⏱ 2 h 54 min📚 29 leçons🎧 Version audio
Apprentissage profond pour les programmeurs avec PyTorch et fastai
Allez au-delà des bases des réseaux de neurones pour écrire, déboguer et optimiser des modèles de deep learning à l'aide de flux de travail PyTorch et fastai modernes.
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À propos de ce cours
De nombreux développeurs ont du mal à combler le fossé entre les concepts de haut niveau de l'apprentissage automatique et le code réel. Ce cours basé sur du texte vous guide à travers le fonctionnement interne des réseaux de neurones modernes, vous montrant exactement comment construire et affiner des modèles à partir de zéro.Vous acquerrez une compréhension profonde et intuitive des mathématiques et du code qui alimentent les applications de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel d'aujourd'hui.
En lisant des explications claires et en analysant des extraits de code structurés, vous apprendrez à déboguer des boucles d'apprentissage, à optimiser des hyper-paramètres et à mettre en œuvre des techniques d'entraînement de pointe.Nous commençons par des concepts fondamentaux de deep learning, vous assurant de comprendre l'architecture de base avant de plonger dans l'entraînment de modèles avancé.
Ce que vous apprendrez:
- Comprendre la mécanique sous-jacente des réseaux de neurones, des fonctions de perte et des algorithmes d'optimisation
- Construire et personnaliser des modèles d'apprentissage profond en utilisant PyTorch et la bibliothèque fastai
- Mettre en œuvre des techniques d'entraînement modernes, y compris des détecteurs de vitesse d'apprentissage et un entraînement de précision mixte
- Déboguer et résoudre les problèmes courants de formation de modèles tels que le sur-ajustement et le sous-aménagement
- Appliquer l'apprentissage par transfert pour adapter des modèles pré-entraînés à des tâches de vision par ordinateur personnalisées
- Pratiquer la structuration de code d'apprentissage automatique propre et reproductible en utilisant des conventions Python modernes
Ce cours commence par la terminologie essentielle du deep learning et les concepts mathématiques fondamentaux avant de passer à des implémentations de code pratiques.Vous explorerez des architectures pratiques et réelles et apprendrez à les optimiser pour des performances prêtes à la production.
Ce cours est conçu pour les programmeurs et les développeurs qui ont des connaissances de base en Python et qui souhaitent passer à l'apprentissage profond sans avoir besoin d'un doctorat en mathématiques.
Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer la puissance du deep learning et créer des applications plus intelligentes en toute confiance.
Ce que vous recevez
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💸Remboursement 14 jours Sans poser de questions
⚡Court et ciblé 2 h 54 min de contenu pratique
Certificat de fin
Chaque cours terminé sur PickAClass délivre un diplôme comme celui-ci — original, avec son propre code, vérifiable par URL et détaillé sur ce qui a été réellement démontré.
P
PickAClass
Profil de compétences · vérifiable
Document
Certificat de Maîtrise
Ceci certifie que
Prénom Nom
a démontré avec succès la maîtrise de
Apprentissage profond pour les programmeurs avec PyTorch et fastai
Compétences démontrées
✓
Analyse des modèles comportementaux
Fondamental
1.2 h
✓
Cadres d'architecture décisionnelle
Compétent
1.4 h
✓
Conception de tests A/B
Compétent
1.7 h
✓
Rédaction comportementale
Avancé
1.9 h
P
PickAClass — Prénom Nom
Apprentissage profond pour les programmeurs avec PyTorch et fastai
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Détail de performance
Résumé du parcours
Leçons terminées14 / 14
Questions d'entraînement26 / 28
Devoirs rendus4 (moy. 4,5 / 5)
Projet de finÉvalué — 4,6 / 5
Pratique totale6.2 h
Référence de performance
Rang de cohorteTop 12% sur 1,625
Temps jusqu'à l'achèvement11 jours (médiane : 22)
Score de maîtrise91 / 100
Score aux questions d'entraînement94%
Vérification de compétenceParcours de compétence vérifié