🔥Deep Learning Training-TensorFlow Certification Cette vidéo d’Edureka “Utilisation du Deep Learning pour la détection COVID” vous fournira une connaissance complète et détaillée de la classification d’images et comment l’implémenter à l’aide de réseaux de neurones convolutifs. Dans cette vidéo, vous utiliserez Python pour le traitement d’images et vous en apprendrez également sur les réseaux de neurones convolutifs. Enfin, nous créerons un modèle de bout en bout pour traiter et reconnaître les images radiographiques Covid à l’aide de CNN. Ces vidéos couvrent les sujets suivants: Introduction à 00:00:00 00:00:00 Pourquoi utiliser CNN? 00:04:55 Qu’est-ce que CNN? 00:07:00 Utilisez CNN pour le traitement d’image 00:11:00 CNN pour la détection de Covid 🔹Vérifiez ici notre playlist complète d’apprentissage en profondeur utilisant TensorFlow: 🔹Vérifiez notre série complète de blogs d’apprentissage en profondeur utilisant TensorFlow: 🔴Veuillez vous abonner Cliquez sur l’icône Bell sur notre chaîne et ne manquez plus jamais notre mise à jour: ——— Formation et certification en ligne Edureka ——— 🔵 Formation en ligne sur la science des données: 🟣 Formation en ligne Python: 🔵 Formation en ligne AWS: 🟣RPA Formation en ligne: 🔵DevOps Online Training: 🟣Big Data Online Training: 🔵Java Online Training: ———– Edureka Master Course —— —– Learning Master Course for Machine Learning Ingénieurs: 🔵Cours de maîtrise pour les ingénieurs DevOps: 🟣Cours de maîtrise pour les architectes cloud: 🔵Cours de maîtrise pour les scientifiques des données: 🟣Cours de maîtrise pour les architectes Big Data: 🔵Cours de maîtrise en intelligence d’affaires: —– ——- –Edureka PGP Course ————— 🔵Intelligence artificielle et apprentissage automatique PGP: 🟣Network Security Full PGP: 🔵Digital Marketing PGP: 🟣Grand Data Engineering PGP: 🔵Data Science PGP: 🟣Cloud C Proposer PGP: ——- Twitter: LinkedIn: Instagram: Facebook: SlideShare: Castbox: Meetup: #Edureka # EdurekaDeepLearning # COVID19Detection # Prédiction de la pneumonie # DeepLearningTutorial #EdurekaTraining # Python —— ————–Comment cela marche-t-il? 1. Il s’agit d’un cours en ligne de 5 semaines dirigé par un instructeur, qui nécessite 40 heures de devoirs et 20 heures de travail de projet. 2. Nous fournissons une assistance technique LIVE individuelle 24h / 24 et 7j / 7, qui peut vous aider à résoudre tous les problèmes que vous pourriez rencontrer ou les problèmes que vous pourriez rencontrer pendant le cours. 3. À la fin de la formation, vous travaillerez sur un projet en temps réel, et nous vous fournirons des résultats et des certificats vérifiables! Introduction au cours: le cours d’apprentissage en profondeur Tensorflow d’Edureka vous aidera à apprendre les concepts de base, les fonctions principales, les opérations et les pipelines d’exécution de TensorFlow. En commençant par un simple exemple «Hello Word», tout au long du cours, vous serez en mesure de voir comment TensorFlow peut être utilisé pour l’ajustement de courbe, la régression, la classification et la réduction des erreurs. Ensuite, explorez ce concept dans le monde de l’apprentissage profond. Vous évaluerez des réseaux de neurones profonds communs mais moins courants et apprendrez à utiliser TensorFlow pour utiliser des données brutes complexes dans le monde réel. En outre, vous apprendrez à appliquer TensorFlow à la rétropropagation pour ajuster les poids et les biais tout en entraînant un réseau de neurones. Enfin, ce cours couvre différents types d’architectures profondes, telles que les réseaux convolutifs, les réseaux récursifs et les auto-encodeurs. Avec l’aide de ce cours d’apprentissage en profondeur TensorFlow, explorez les réseaux de neurones, implémentez des algorithmes d’apprentissage en profondeur et explorez les couches d’abstraction de données. Pourquoi utiliser TensorFlow pour apprendre le Deep Learning? TensorFlow est l’une des meilleures bibliothèques pour la mise en œuvre du deep learning. TensorFlow est une bibliothèque de logiciels pour le calcul numérique d’expressions mathématiques à l’aide de graphiques de flux de données. Les nœuds du graphique représentent des opérations mathématiques et les arêtes représentent des tableaux de données multidimensionnels (tenseurs) circulant entre eux. Il a été créé par Google et conçu pour l’apprentissage automatique. En fait, il a été largement utilisé pour développer des solutions d’apprentissage en profondeur. Avez-vous des questions sur ce problème? Veuillez le partager dans la section commentaires ci-dessous et nos experts y répondront pour vous. Pour plus d’informations, écrivez-nous à sales@edureka.co ou appelez IND: 9606058406 / US: 18338555775 (sans frais).
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