10 Meilleurs Cours de Réseaux De Neurones en Ligne

Gros plan d'un iPhone montrant l'application Udemy et un ordinateur portable avec un bloc-notes.Il existe des milliers de cours et de classes en ligne qui vous aideront à améliorer vos  compétences en Réseaux De Neurones et à obtenir votre  certificat de Réseaux De Neurones.

Dans cet article de blog, nos experts ont soigneusement établi la liste des 10 meilleurs cours, tutoriels, programmes de formation, cours et certifications de Réseaux De Neurones  qui sont disponibles en ligne actuellement.

Nous n’avons inclus que les cours qui répondent à nos normes de qualité rigoureuses. Nous avons consacré beaucoup de temps et d’énergie pour rassembler toutes ces précieuses informations pour vous. Ces cours sont adaptés à tous les niveaux, aux débutants, aux étudiants de niveau intermédiaire et aux experts.

Voici un aperçu de ces cours et de leur contenu !

10 Meilleurs Cours de Réseaux De Neurones en Ligne

1. Deep Learning A-Z™: Hands-On Artificial Neural Networks par “Kirill Eremenko, Hadelin de Ponteves, Ligency I Team, Ligency Team” Cours Udemy Notre meilleur choix

Learn to create Deep Learning Algorithms in Python from two Machine Learning & Data Science experts. Templates included.

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 339115+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 40911+ avis.

Contenu du cours
Welcome to the course
——————— Part 1 – Artificial Neural Networks ———————
ANN Intuition
Building an ANN
——————– Part 2 – Convolutional Neural Networks ——————–
CNN Intuition
Building a CNN
———————- Part 3 – Recurrent Neural Networks ———————-
RNN Intuition
Building a RNN
Evaluating and Improving the RNN
———————— Part 4 – Self Organizing Maps ————————
SOMs Intuition
Building a SOM
Mega Case Study
————————- Part 5 – Boltzmann Machines ————————-
Boltzmann Machine Intuition
Building a Boltzmann Machine
—————————- Part 6 – AutoEncoders —————————-
AutoEncoders Intuition
Building an AutoEncoder
——————- Annex – Get the Machine Learning Basics ——————-
Regression & Classification Intuition
Data Preprocessing Template
Logistic Regression Implementation
Bonus Lectures

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2. Neural Networks in Python: Deep Learning for Beginners par Start-Tech Academy Cours Udemy

Learn Artificial Neural Networks (ANN) in Python. Build predictive deep learning models using Keras & Tensorflow| Python

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 119088+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 1159+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Setting up Python and Jupyter Notebook
Single Cells – Perceptron and Sigmoid Neuron
Neural Networks – Stacking cells to create network
Important concepts: Common Interview questions
Standard Model Parameters
Practice Test
Tensorflow and Keras
Python – Dataset for classification problem
Python – Building and training the Model
Python – Solving a Regression problem using ANN
Complex ANN Architectures using Functional API
Saving and Restoring Models
Hyperparameter Tuning
Add-on 1: Data Preprocessing
Add-on 2: Classic ML models – Linear Regression
Practice Assignment
Congratulations & about your certificate

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3. Artificial Neural Networks for Business Managers in R Studio par Start-Tech Academy Cours Udemy

You do not need coding or advanced mathematics background for this course. Understand how predictive ANN models work

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 97597+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 482+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Setting Up R Studio and R crash course
Single Cells – Perceptron and Sigmoid Neuron
Neural Networks – Stacking cells to create network
Important concepts: Common Interview questions
Standard Model Parameters
Practice Test
Tensorflow and Keras
R – Dataset for classification problem
R – Building and training the Model
The NeuralNets Package
R – Complex ANN Architectures using Functional API
Saving and Restoring Models
Hyperparameter Tuning
Add-on 1: Data Preprocessing
Linear Regression Model
Practice Assignment
Congratulations & about your certificate

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4. Deep Learning: Recurrent Neural Networks in Python par Lazy Programmer Inc. Cours Udemy

“GRU, LSTM, Time Series Forecasting, Stock Predictions, Natural Language Processing (NLP) using Artificial Intelligence”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 29522+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 3956+ avis.

Contenu du cours
“Welcome
Google Colab
Machine Learning and Neurons
Feedforward Artificial Neural Networks
Recurrent Neural Networks, Time Series, and Sequence Data
Natural Language Processing (NLP)
In-Depth: Loss Functions
In-Depth: Gradient Descent
Extras
Setting Up Your Environment (FAQ by Student Request)
Extra Help With Python Coding for Beginners (FAQ by Student Request)
Effective Learning Strategies for Machine Learning (FAQ by Student Request)
Appendix / FAQ Finale”

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5. Artificial Intelligence II – Hands-On Neural Networks (Java) par Holczer Balazs Cours Udemy

“Hopfield networks, neural networks, gradient descent and backpropagation algorithms explained step by step”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 5015+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 474+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Artificial Intelligence Basics
Hopfield Neural Network Theory
Hopfield Neural Network Implementation
Neural Networks With Backpropagation Theory
Single Perceptron Model
Backpropagation Implementation
Logical Operators
Clustering
Classification – Iris Dataset
Optical Character Recognition (OCR)
Course Materials (DOWNLOADS)

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6. Introduction to Artificial Neural Network and Deep Learning par Seyedali Mirjalili Cours Udemy

The Best Machine Learning Techniques for Data Science in Java and Neuroph with Application in Image Recognition

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 2960+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 585+ avis.

Contenu du cours
“Preliminaries and Essential Definitions in Artificial Neural Networks
An Artificial Neuron (Perceptron)
Learning: How to train a Perceptron
A Perceptron Network, Deep Neural Networks, and deep learning
BP: Backpropagation Algorithm
Regression using Neural Networks
Neuroph
Free e-book”

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7. Neural Networks in Python from Scratch: Complete guide par “Jones Granatyr, Ligency I Team, Ligency Team, IA Expert Academy” Cours Udemy

Learn the fundamentals of Deep Learning of neural networks in Python both in theory and practice!

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 2530+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 288+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Single layer perceptron
Multilayer perceptron
Libraries for neural networks

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8. Practical Neural Networks & Deep Learning In R par Minerva Singh Cours Udemy

Artificial Intelligence & Machine Learning for Practical Data Science in R

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 1703+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 208+ avis.

Contenu du cours
INTRODUCTION TO THE COURSE: The Key Concepts and Software Tools
Introduction to Artificial Neural Networks (ANN)
Start With Deep Neural Network (DNN)
ANN & DNN With MXNet Package in R
Convolution Neural Networks (CNN)

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9. neural networks for sentiment and stock price prediction par Dan We Cours Udemy

How to predict stock prices with neural networks and sentiment with neural networks. Machine learning hands on data scie

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 1336+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 235+ avis.

Contenu du cours
LSTM neural networks for stock price prediction
Sentiment prediction with LSTM neural networks
NEW BONUS – Predicting the next X days in the future with LSTM Models (multiple)

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10. Artificial Neural Network and Machine Learning using MATLAB par Nastaran Reza Nazar Zadeh Cours Udemy

Learn to Create Neural Network with Matlab Toolbox and Easy to Follow Codes; with Comprehensive Theoretical Concepts

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 792+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 232+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Artificial Intelligence and Machine Learning
Fundamentals of Artificial Neural Network
MATLAB: Neural Net Fitting Tool
MATLAB: Scripts
MATLAB: Modified Advance Script
MATLAB: Engine Data Set (Multiple Targets)

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Voici quelques questions fréquemment posées sur l’apprentissage de Réseaux De Neurones

Combien de temps faut-il pour apprendre Réseaux De Neurones?

La réponse à la question « Combien de temps faut-il pour apprendre Réseaux De Neurones » est… « Ça dépend. » Tout le monde a des besoins différents et tout le monde travaille dans des situations différentes, donc la réponse donnée à telle ou telle personne peut se révéler complètement différente de celle donnée à telle ou telle autre personne.

Posez-vous les questions suivantes : Dans quel but cherchez-vous à apprendre Réseaux De Neurones ? Quel est votre niveau ? Êtes-vous débutant(e) ou avez-vous de l’expérience dans le domaine de Réseaux De Neurones ? Combien de temps pouvez-vous y consacrer ? 1 heure par jour ? 40 heures par semaine ? Découvrez ce cours de Réseaux De Neurones.

Est-ce que Réseaux De Neurones est facile ou difficile à apprendre ?

Non. Pour la plupart des gens, apprendre Réseaux De Neurones n’est pas difficile. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Réseaux De Neurones en un rien de temps !

Comment apprendre Réseaux De Neurones rapidement ?

Le moyen le plus rapide d’apprendre Réseaux De Neurones est de suivre d’abord ce cours de Réseaux De Neurones puis de pratiquer ce que vous apprenez à chaque fois que vous en avez l’occasion. Même s’il s’agit seulement de 15 minutes de pratique par jour. La régularité est la clé de la réussite.

Où apprendre Réseaux De Neurones?

Si vous voulez explorer et apprendre Réseaux De Neurones, alors Udemy vous fournira la meilleure plate-forme pour apprendre le Réseaux De Neurones. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Réseaux De Neurones en un rien de temps !