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Apprentissage par transfert pour affiner les modèles multimodaux

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Apprentissage par transfert pour affiner les modèles multimodaux

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

Hurix Digital

Instructeur : Hurix Digital

Inclus avec Coursera Plus

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Intermédiaire

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Ce que vous apprendrez

  • L'architecture multimodale nécessite des chaînes de traitement de type « encodeur-fusion-décodeur » qui concilient efficacité de calcul et capacités de compréhension intermodale.

  • L'apprentissage par transfert révolutionne l'IA en permettant une adaptation rapide des connaissances pré-entraînées à de nouveaux domaines, avec un minimum de données et d'exigences en matière d'entraînement.

  • Le réglage fin permet de trouver un juste équilibre entre la préservation des connaissances et l'adaptation aux tâches grâce à une sélection rigoureuse des hyperparamètres et à des techniques stratégiques de gel des couches.

  • Les systèmes multimodaux de production nécessitent des approches d'optimisation systématiques tenant compte à la fois des performances des modèles et des contraintes liées aux ressources de calcul.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Mise au point
  • Catégorie : Optimisation du modèle
  • Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
  • Catégorie : Invitations multimodales
  • Catégorie : Architectures de modèles génératifs
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Apprentissage profond
  • Catégorie : Transfert de connaissances
  • Catégorie : Modèle de formation

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux)
  • Catégorie : PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique)
  • Catégorie : Tensorflow

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

février 2026

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

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Il y a 2 modules dans ce cours

Les apprenants comprendront les principes fondamentaux de la conception de pipelines de données modulaires et mettront en œuvre des composants de base pour l'ingestion et le nettoyage des données à l'aide d'outils open source.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté

Les apprenants mettront en œuvre des composants complets de pipeline modulaire comprenant des étapes de transformation et de chargement, puis démontreront leur maîtrise dans le cadre d'une évaluation approfondie.

Inclus

1 vidéo1 lecture3 devoirs

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Instructeur

Hurix Digital
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Foire Aux Questions

¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.