Guided by real-world programming examples in TensorFlow and PyTorch, you’ll master neural network fundamentals, convolutional and recurrent architectures, and cutting-edge topics like transformers, large language models, and multimodal AI. By the end of this specialization, you’ll be equipped to build, train, and deploy deep learning models for image classification, language translation, and more—while understanding the ethical considerations essential for responsible AI innovation.
Spécialisation Learning Deep Learning
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Spécialisation Learning Deep Learning
A Complete Guide to Deep Learning for AI. Learn the essential building blocks of deep neural networks and build advanced architectures.
Instructeur : Pearson
Inclus avec 
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 mois à raison de 5 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 mois à raison de 5 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez
Build and optimize deep learning models for tasks such as image classification, language modeling, machine translation, and multimodal applications using TensorFlow and PyTorch.
Understand and apply advanced architectures, including convolutional neural networks, recurrent neural networks, transformers, and large language models.
Develop practical skills in data handling, model evaluation, regularization, and ethical AI deployment for real-world scenarios.
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
- Artificial Neural Networks
- Natural Language Processing
- Application Deployment
- Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Performance Tuning
- Applied Machine Learning
- Deep Learning
- Machine Learning
- Computer Vision
- Image Analysis
- Algorithms
- Network Architecture
- Large Language Modeling
- Data Ethics
- Time Series Analysis and Forecasting
- Artificial Intelligence
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !
août 2025
12 exercices pratiques
Améliorez votre expertise en la matière
- Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de Pearson
Spécialisation - série de 3 cours
Ce que vous apprendrez
Grasp the core concepts and history of deep learning, including neural network fundamentals and training algorithms.
Develop hands-on skills in building, training, and evaluating neural networks using TensorFlow and PyTorch.
Apply advanced techniques to solve real-world problems in image classification, language processing, and multimodal AI.
Understand practical considerations and ethical aspects of deploying deep learning in real-world applications.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Network Architecture
Catégorie : Linear Algebra
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Algorithms
Ce que vous apprendrez
Build and optimize convolutional neural networks for advanced image classification tasks using TensorFlow and PyTorch.
Apply recurrent neural networks and LSTMs to sequential data problems, including time series forecasting and text autocompletion.
Develop neural language models and implement word embeddings for robust natural language processing.
Design and implement encoder-decoder architectures and Transformer models for machine translation and sequence-to-sequence tasks.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Network Architecture
Ce que vous apprendrez
Master large language models and transformer architectures for advanced natural language processing applications.
Build and deploy multimodal networks that integrate multiple data types, such as text and images.
Implement multitask learning and solve advanced computer vision problems, including object detection and segmentation.
Apply ethical principles and practical strategies for tuning and deploying deep learning models in real-world settings.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Image Analysis
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Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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