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Le domaine de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique ou machine learning (ML) 茅volue rapidement, suscitant 脿 la fois crainte et enthousiasme. Si de nombreuses personnes ont une compr茅hension g茅n茅rale de l'intelligence artificielle et de l'IA, l'apprentissage profond est un type particulier d'apprentissage automatique qui peut 锚tre plus difficile 脿 d茅crire.

Vous pouvez en apprendre davantage sur les syst猫mes de deep learning et sur la fa莽on de travailler avec eux dans l'article suivant, ou commencer votre voyage avec le cours populaire Sp茅cialisation en Deep Learning de DeepLearning.AI.

Qu'est-ce que le deep learning ?

Le deep learning est une branche du machine learning qui se compose d'un r茅seau neuronal 脿 trois couches ou plus :

• Couche d'entr茅e : Les 诲辞苍苍茅别蝉 entrent par la couche d'entr茅e.

• Couches cach茅es : Les couches cach茅es traitent et transportent les 诲辞苍苍茅别蝉 vers d'autres couches.

• Couche de sortie : Le r茅sultat final ou la pr茅diction est effectu茅 dans la couche de sortie.

Les r茅seaux neuronaux tentent de mod茅liser l'apprentissage humain en dig茅rant et en analysant des quantit茅s massives d'informations, 茅galement connues sous le nom de 诲辞苍苍茅别蝉 d'apprentissage. Ils effectuent avec elles une t芒che donn茅e de mani猫re r茅p茅t茅e, en am茅liorant leur pr茅cision 脿 chaque fois. Cela ressemble 脿 la fa莽on dont nous 茅tudions et nous nous entra卯nons pour am茅liorer nos comp茅tences.

Mod猫les de deep learning

Les mod猫les de deep learning sont des algorithmes que les data scientists forment 脿 l'ex茅cution de t芒ches avec une intervention humaine minimale. Les mod猫les d'apprentissage profond comprennent des ensembles pr茅d茅finis d'茅tapes (algorithmes) qui indiquent 脿 l鈥檃lgorithme comment traiter certaines 诲辞苍苍茅别蝉. Cette m茅thode de formation permet aux mod猫les d'apprentissage profond de reconna卯tre des structures plus complexes dans le texte, les images ou les sons.

IA vs. machine learning vs. deep learning

L'IA, le machine learning et le deep learning sont des termes parfois utilis茅s de mani猫re interchangeable, mais il s'agit de termes distincts.

L'intelligence artificielle (IA) est un terme g茅n茅rique d茅signant les logiciels informatiques qui imitent la cognition humaine afin d'effectuer des t芒ches complexes et d'en tirer des enseignements.

Le machine learning (ML) est un sous-domaine de l'IA qui utilise des algorithmes form茅s sur des 诲辞苍苍茅别蝉 pour produire des mod猫les adaptables qui peuvent effectuer une vari茅t茅 de t芒ches complexes.

Le deep learning est un sous-ensemble du machine learning qui utilise plusieurs couches au sein des r茅seaux neuronaux pour effectuer certaines des t芒ches de ML les plus complexes sans aucune intervention humaine.

Regardez cette vid茅o du cours de DeepLearning.AI, Neural Networks and Deep Learning, pour en savoir plus sur l'apprentissage profond et les r茅seaux neuronaux :

Exemples de deep learning

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage machine qui se compose d'un r茅seau neuronal 脿 trois couches ou plus. Un r茅seau neuronal tente de mod茅liser le comportement du cerveau humain en apprenant 脿 partir de vastes ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉. L'apprentissage profond est 脿 l'origine de nombreuses applications d'IA qui am茅liorent la mani猫re dont les syst猫mes et les outils fournissent des services, tels que la reconnaissance vocale et la d茅tection des fraudes 脿 la carte de cr茅dit.

Voitures autonomes

Les v茅hicules autonomes sont d茅j脿 sur nos routes. Les algorithmes de deep learning aident le v茅hicule 脿 d茅terminer s'il y a d'autres voitures, des d茅bris ou des humains dans les environs et 脿 r茅agir en cons茅quence.

Chatbots

Les chatbots, con莽us pour imiter l'intelligence humaine (comme ChatGPT) gr芒ce au deep learning, ont r茅cemment gagn茅 en popularit茅 en raison de leur capacit茅 脿 r茅pondre rapidement et souvent avec pr茅cision 脿 des questions en langage naturel. Plus la base de 诲辞苍苍茅别蝉 脿 partir de laquelle l'apprentissage profond est effectu茅 est importante, plus l'apprentissage profond peut produire rapidement les r茅sultats souhait茅s.

Reconnaissance faciale

La reconnaissance faciale joue un r么le essentiel dans tous les domaines, qu'il s'agisse de rep茅rer des personnes sur les r茅seaux sociaux ou de prendre des mesures de s茅curit茅 cruciales. L'apprentissage en profondeur permet aux algorithmes de fonctionner avec pr茅cision malgr茅 les changements esth茅tiques tels que les coiffures, les barbes ou un mauvais 茅clairage.

La science m茅dicale

Le g茅nome humain est constitu茅 d'environ trois milliards de paires de bases d'ADN de chromosomes. Le deep learning aide les scientifiques et autres professionnels de la sant茅 脿 cr茅er des m茅dicaments personnalis茅s et 脿 diagnostiquer les tumeurs, et fait l'objet de recherches et d'utilisations 脿 d'autres fins pharmaceutiques et m茅dicales.

Reconnaissance vocale

脌 l'instar de la reconnaissance faciale, l'apprentissage profond utilise des millions de clips audio pour apprendre et reconna卯tre la parole. Il peut ensuite alimenter des algorithmes capables de comprendre ce que quelqu'un a dit et de diff茅rencier les diff茅rents tons, ainsi que de d茅tecter la voix d'une personne sp茅cifique.

Que faire lorsqu鈥檕n s'int茅resse 脿 la technologie du deep learning ?

Que votre int茅r锚t pour le deep learning soit personnel ou professionnel, vous pouvez acqu茅rir davantage d'expertise gr芒ce 脿 des ressources en ligne. Si vous 锚tes nouveau dans le domaine, vous pouvez envisager de suivre un cours en ligne comme Introduction 脿 l鈥橧A G茅n茅rative, propos茅 par Google. Suivre un cours dispens茅 par un leader du secteur technologique peut vous aider 脿 acqu茅rir les connaissances fondamentales dont vous avez besoin pour lancer un projet ind茅pendant ou d茅cider si vous souhaitez ou non poursuivre une carri猫re dans le domaine de l'apprentissage profond. Une fois que vous aurez acquis les bases, vous pourrez commencer 脿 vous entra卯ner avec des plateformes d'apprentissage profond open-source telles que Caffe, Theano et TensorFlow.

颁辞尘辫茅迟别苍肠别蝉 et technologies de base en mati猫re d'apprentissage profond

Devenir comp茅tent dans le domaine du deep learning implique une expertise technique approfondie. La liste ci-dessous pr茅sente quelques comp茅tences et syst猫mes sp茅cifiques que vous devrez apprendre si vous souhaitez vous lancer professionnellement dans l'apprentissage profond.

• TensorFlow, Apache Kafka

• Apprentissage automatique et langages de programmation de l'IA

• Physique

• Calcul infinit茅simal

• Programmation dynamique et codage

• Math茅matiques appliqu茅es

• Traitement du langage naturel

• Architecture des r茅seaux neuronaux

M茅tiers du deep learning

脌 l'instar de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, les emplois dans le domaine du deep learning connaissent une croissance rapide. L'apprentissage profond aide les organisations et les entreprises 脿 d茅velopper des moyens d'automatiser les t芒ches et de faire les choses mieux, plus rapidement et 脿 moindre co没t.

Il existe une grande vari茅t茅 de m茅tiers qui utilisent des connaissances et des comp茅tences en mati猫re d'apprentissage profond. Outre les ing茅nieurs data, les ing茅nieurs en machine learning et en deep learning, on peut citer :

听

• Ing茅nieurs logiciel

• Data analysts

• Data scientists

• 顿茅惫别濒辞辫辫别耻谤蝉

• Chercheurs scientifiques

• Ing茅nieurs en traitement du langage naturel

Exigences en mati猫re de formation

Le deep learning est un sous-ensemble du machine learning, c'est pourquoi la compr茅hension des bases du machine learning est un bon point de d茅part. De nombreux ing茅nieurs sp茅cialis茅s dans l'apprentissage profond sont titulaires d'un doctorat, mais il est possible d'entrer dans ce domaine avec un master et une exp茅rience pertinente. La ma卯trise du codage et la r茅solution de probl猫mes sont les comp茅tences de base n茅cessaires pour explorer l'apprentissage profond.

Certificats听

Si vous poss茅dez d茅j脿 certaines des comp茅tences mentionn茅es ci-dessus ou si vous souhaitez vous orienter vers une carri猫re dans le deep learning 脿 partir d'un domaine connexe, vous pouvez envisager un programme de certificat afin d'am茅liorer votre CV et d'axer vos 茅tudes sur des comp茅tences utiles 脿 l'emploi. Voici quelques programmes de certificat ax茅s sur la carri猫re pour vous aider 脿 d茅marrer :

• Certificat Professionnel en 滨苍驳茅苍颈别谤颈别 de l'IA, d'IBM

• Certificat Professionnel pour 顿茅惫别濒辞辫辫别耻谤蝉 TensorFlow, de DeepLearning.AI

Acqu茅rir de l'exp茅rience en deep learning

Une fois que vous aurez ma卯tris茅 certaines des comp茅tences 茅num茅r茅es ci-dessus, vous serez peut-锚tre pr锚t 脿 postuler 脿 des emplois dans le domaine de la science des 诲辞苍苍茅别蝉 et de l'apprentissage automatique. M锚me un emploi de premier niveau en tant que d茅veloppeur ou analyste de 诲辞苍苍茅别蝉 peut vous permettre de vous familiariser avec les algorithmes et les mod猫les de machine learning, ainsi qu'avec ceux qui impliquent le deep learning.

Si vous avez de l'exp茅rience dans le domaine de la programmation, vous pouvez 锚tre bien plac茅 pour entrer dans le domaine du deep learning. L'exp茅rience des subtilit茅s des langages courants tels que Python est essentielle pour une carri猫re dans le deep learning.

Le perfectionnement des comp茅tences en g茅nie logiciel, telles que les structures de 诲辞苍苍茅别蝉, Github, le tri, la recherche, l'optimisation des algorithmes et une compr茅hension approfondie du cycle de vie du d茅veloppement logiciel est essentiel pour d茅velopper les comp茅tences sophistiqu茅es n茅cessaires 脿 une carri猫re dans l'apprentissage profond.

Apprenez-en plus sur le deep learning avec des conseils d'experts sur 糖心vlog官网观看.

Dirig茅e par l'expert en IA Andrew Ng, la formation en ligne 100 pour cent autonome le Sp茅cialisation en Deep Learning comprend les cours suivants pour vous donner un aper莽u solide des techniques et des principes fondamentaux de l'apprentissage profond :

• R茅seaux neuronaux et deep learning

• Am茅lioration des r茅seaux neuronaux profonds : R茅glage des hyperparam猫tres, r茅gularisation et optimisation

• Structuration des projets d'apprentissage automatique

• R茅seaux neuronaux convolutifs

• Mod猫les de s茅quences