Top 10 des cours Python d’apprentissage en profondeur à suivre en 2022

Cours Python d'apprentissage en profondeur

L’apprentissage en profondeur Python est à la mode sur le marché mondial de la technologie pour transformer une entreprise en 2022

L’apprentissage en profondeur et Python gagnent en popularité auprès des aspirants techniciens ainsi que des professionnels en activité. L’apprentissage en profondeur (DL) est connu comme une classe d’algorithmes d’apprentissage automatique pour l’extraction et la transformation de caractéristiques. Pendant ce temps, Python est l’un des langages de programmation populaires et tendances à travers le monde pour les développeurs. Ainsi, la combinaison, l’apprentissage en profondeur Python, est en plein essor sur le marché mondial de la technologie ces derniers temps avec différents meilleurs cours d’apprentissage en profondeur en Python. Il existe plusieurs cours sur l’apprentissage en profondeur de Python pour acquérir une compréhension approfondie des concepts avant d’entrer dans une carrière professionnelle. L’apprentissage automatique en Python et les cours de langage de programmation sont disponibles sur plusieurs plates-formes éducatives ces derniers temps. L’apprentissage automatique en Python devient important pour transformer les entreprises grâce à la transformation numérique. Ainsi, explorons certains des dix meilleurs cours Python d’apprentissage en profondeur en 2022 pour nous inscrire.

Les dix meilleurs cours Python d’apprentissage en profondeur en 2022

Introduction à Deep Learning Python chez Datacamp

Durée: 4 heures

Datacamp propose l’un des meilleurs cours Python d’apprentissage en profondeur pour apprendre les principes fondamentaux des réseaux de neurones et créer des modèles avec Keras 2.0. Ce cours sur l’apprentissage en profondeur de Python se compose de 17 vidéos et de 50 exercices avec des connaissances pratiques grâce à une bibliothèque de pointe.

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Deep Learning avec Python Training chez MindMagix

Durée: 25 heures

L’un des meilleurs cours Python d’apprentissage en profondeur est conçu pour offrir une connaissance approfondie de plusieurs fonctionnalités concernant le débogage, les programmeurs de logiciels, les compétences linguistiques, la conception de modèles et bien d’autres. Ce cours d’apprentissage profond Python est axé sur l’optimisation d’un modèle simple en pur Theano, l’amélioration de la généralisation avec l’augmentation des données, et bien d’autres avec 20 heures de laboratoire.

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Une compréhension approfondie de Deep Learning Python (Intro) chez udemy

Durée: 57 heures 17 minutes

L’un des cours Python d’apprentissage en profondeur d’udemy aide à une approche scientifique expérimentale à travers des architectures de réseaux prédictifs et convolutifs, le calcul et le code de descente de gradient, l’affinement des modèles de réseau profond, le langage de programmation Python, et bien d’autres. Il y a 265 cours avec 32 sections pour les étudiants qui ont une connaissance suffisante d’un langage de programmation.

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Machine Learning, Data Science et Deep Learning avec Python chez udemy

Durée: 15 heures 36 minutes

Ce cours sur l’apprentissage en profondeur Python propose un didacticiel pratique complet d’apprentissage automatique avec la science des données, l’intelligence artificielle et les réseaux de neurones. Le programme comprend la construction de réseaux de neurones artificiels avec TensorFlow et Keras, la classification des données, des langages de programmation tels que Python, et bien d’autres. Il y a 115 conférences avec 13 sections, y compris l’apprentissage automatique avec Python, les réseaux de neurones, etc.

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Guide complet de TensorFlow pour l’apprentissage en profondeur avec Python chez Udemy

Durée: 14 heures 9 minutes

Udemy propose un guide complet sur TensorFlow pour le Deep Learning avec Python pour apprendre à résoudre des problèmes complexes avec des techniques de pointe. Les étudiants peuvent avoir une compréhension approfondie du fonctionnement des réseaux de neurones et du processus de construction de leur propre réseau de neurones à partir de zéro avec le langage de programmation, Python, et bien d’autres. Il y a 96 conférences avec 13 sections couvrant tous les concepts et mécanismes avec des connaissances pratiques pratiques.

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Classification des panneaux de signalisation à l’aide du Deep Learning en Python/Keras chez Coursera

Durée: 2 heures

Coursera propose l’un des meilleurs cours Python d’apprentissage en profondeur pour permettre aux étudiants de comprendre les concepts derrière les réseaux de neurones convolutifs avec TensorFlow 2.0. Il s’agit d’un cours basé sur un projet avec huit tâches différentes, y compris la construction d’un modèle avec un langage de programmation tendance, Python.

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Apprentissage en profondeur avec Python chez Great Learning

Durée: 8 heures

Great Learning propose un cours sur l’apprentissage profond de Python avec des explications et une introduction à la bibliothèque TensorFlow du langage de programmation Python. Ce cours comprend la session pratique sur la régression avec TensorFlow et le framework Keras.

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Apprentissage automatique appliqué en Python chez Coursera

Durée: 35 heures

Ce cours d’apprentissage automatique en Python est connu pour se concentrer sur les techniques et les méthodes de statistiques. Le cours commence par une discussion sur la différence entre l’apprentissage automatique et les statistiques descriptives, des techniques plus avancées, les modèles prédictifs scikit learn et bien d’autres.

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Apprentissage automatique en Python chez Springboard

Durée: 2-4 semaines

Ce cours d’apprentissage automatique en Python fournit des didacticiels Python pratiques avec des applications d’apprentissage automatique. Ce langage de programmation est nécessaire pour créer des systèmes d’apprentissage automatique avec des didacticiels pratiques comprenant du code et des ensembles de données du monde réel.

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Cours de formation Python avancé pour l’apprentissage automatique chez KOENIG

Durée: 40 heures

Le cours de formation sur l’apprentissage automatique en Python se concentre sur la couverture du programme composé de 16 modules. Ces modules incluent les réseaux de neurones convolutifs, l’apprentissage par renforcement, le langage de programmation, les modèles de formation et bien d’autres.

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