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    Cours d'Apprentissage automatique en ligne

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    Explorez le catalogue de cours de Apprentissage automatique

    • D

      Duke University

      Introduction à l'Apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage automatique, Deep learning, Vision par ordinateur, Apprentissage non supervisé, Apprentissage par renforcement, Imagerie médicale, Apprentissage supervisé, Traitement du langage naturel (NLP), Réseaux neuronaux artificiels, Analyse d'images, Apprentissage automatique appliqué

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      3,7 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM Introduction à l'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Science des données, Modélisation prédictive, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Nettoyage des données, Analyse des Données, Analyse de régression, Apprentissage non supervisé, Probabilités et statistiques, Accès aux données, Analyse exploratoire des données (AED), Qualité des données, Arbre de classification et de régression (CART), Tests d'hypothèses statistiques, Ingénierie des caractéristiques, Inférence statistique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Apprentissage automatique appliqué, Réduction de dimensionnalité

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      2,9 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • S

      Sungkyunkwan University

      Les bases de l'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Analyse de régression, Apprentissage automatique, Analyse des Données, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Algorithmes d'apprentissage automatique, Programmation en Python, Apprentissage supervisé, Probabilité, Méthodes statistiques, Algèbre linéaire, Apprentissage automatique appliqué

      4,3
      évaluation, 4,3 sur 5 étoiles
      ·
      73 avis

      Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM AI Engineering

      Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Grand modèle de langage (LLM), Deep learning, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Tensorflow, Apprentissage non supervisé, Manipulation des données, Vérification et validation, Programmation en Python, Agents IA génératifs, Apprentissage supervisé, Analyse d'images, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage par renforcement, Traitement du langage naturel (NLP), Keras (bibliothèque de réseaux neurones), IA générative, Ingénierie de requête, Jupyter, Ingénierie des caractéristiques

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      20 k avis

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • D

      DeepLearning.AI

      Apprentissage automatique en production

      Compétences que vous acquerrez: Contrôle continu, Apprentissage automatique, Débogage, Pipelines de données, Déploiement continu, Validation des données, Cycle de vie du développement logiciel, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), MLOps (Apprentissage automatique), Qualité des données, Déploiement des applications, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage automatique appliqué

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      3,3 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      Statut : Compétences en IA
      Compétences en IA
      I

      IBM

      Science des données IBM

      Compétences que vous acquerrez: Data wrangling, Modélisation prédictive, Analyse des Données, Apprentissage non supervisé, Plotly, SQL, Pandas (paquetage Python), Maîtrise des données, Matplotlib, Tableau de bord, Réseautage professionnel, Analyse exploratoire des données (AED), IA générative, Visualisation de Données, Apprentissage supervisé, Data mining, Logiciel de Visualisation de Données, Ingénierie des caractéristiques, Jupyter, Visualisation interactive des données

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      143 k avis

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM Generative AI Engineering

      Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Predictive Modeling, Unit Testing, Supervised Learning, Feature Engineering, Generative AI, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Exploratory Data Analysis, Artificial Intelligence, Data Wrangling, ChatGPT, Natural Language Processing, Data Analysis, Jupyter, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Generative AI Agents, Data Ethics

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      87 k avis

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Microsoft

      Generative AI for Data Scientists

      Compétences que vous acquerrez: Generative AI, Microsoft Copilot, Natural Language Processing, Data Quality, Anomaly Detection, Data Storytelling, Data Ethics, Data-Driven Decision-Making, Interactive Data Visualization, Data Presentation, OpenAI, Data Pipelines, Prompt Engineering, Data Cleansing, Data Visualization Software, Data Synthesis, Data Analysis, Communication, Data Validation, Large Language Modeling

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      46 avis

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Deep learning

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Grand modèle de langage (LLM), PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Débogage, Vision par ordinateur, Deep learning, Traitement des données, Tensorflow, Analyse, Algorithmes d'apprentissage automatique, Intelligence artificielle, Optimisation des performances, Programmation en Python, Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux artificiels, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Traitement du langage naturel (NLP), Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Analyse d'images, Apprentissage automatique appliqué

      Préparer un diplôme

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      146 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      Duke University

      MLOps | Machine Learning Operations

      Compétences que vous acquerrez: Conteneurisation, Docker (Logiciel), Importation/exportation de données, Pipelines de données, Test de logiciels, Éthique des données, Solutions pour l'informatique en nuage, CI/CD, Pandas (paquetage Python), Manipulation des données, Rust (langage de programmation), Déploiement des applications, NumPy, Analyse exploratoire des données (AED), Ingénierie des caractéristiques, Microsoft Azure, AWS SageMaker, MLOps (Apprentissage automatique), Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Amazon Web Services

      4,2
      évaluation, 4,2 sur 5 étoiles
      ·
      459 avis

      Avancées · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Applied Machine Learning

      Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Unsupervised Learning, Computer Vision, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Image Analysis, Dimensionality Reduction, Supervised Learning, Data Processing, Reinforcement Learning, Feature Engineering, Regression Analysis, Data Cleansing, Machine Learning, Data Mining, Scikit Learn (Machine Learning Library), Statistical Machine Learning, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Decision Tree Learning

      3,6
      évaluation, 3,6 sur 5 étoiles
      ·
      9 avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Apprentissage automatique appliqué en Python

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage non supervisé, Arbre de décision, Apprentissage supervisé, Algorithme de forêt aléatoire, Ingénierie des caractéristiques, Réduction de dimensionnalité, Apprentissage automatique appliqué

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      8,6 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    1234…414

    En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur machine learning .

    • Introduction à l'Apprentissage automatique: Duke University
    • IBM Introduction à l'apprentissage automatique: IBM
    • Les bases de l'apprentissage automatique: Sungkyunkwan University
    • IBM AI Engineering: IBM
    • Apprentissage automatique en production: DeepLearning.AI
    • Science des données IBM: IBM
    • IBM Generative AI Engineering: IBM
    • Generative AI for Data Scientists: Microsoft
    • Deep learning: DeepLearning.AI
    • MLOps | Machine Learning Operations: Duke University

    Questions fréquentes sur Machine Learning

    L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui cherche à développer des systèmes informatiques capables d'apprendre à partir de données sans intervention humaine. Ces techniques puissantes reposent sur la création de modèles analytiques sophistiqués qui sont « formés » pour reconnaître des structures au sein d'un ensemble de données spécifique avant d'être libérés pour appliquer ces structures à un volume croissant de données, améliorant progressivement les performances sans instructions supplémentaires.

    Par exemple, l'apprentissage automatique ouvre la voie à des algorithmes de reconnaissance d'image de plus en plus précis. Les programmeurs humains fournissent un ensemble relativement restreint d'images catégorisées, comme par exemple « voitures » ou « pas des voitures », puis exposent les algorithmes à un nombre beaucoup plus important d'images afin qu'ils puissent apprendre. Bien que les algorithmes itératifs généralement utilisés dans l'apprentissage automatique ne soient pas nouveaux, la puissance des systèmes informatiques actuels a permis à cette méthode d'analyse de données de devenir plus efficace plus rapidement que jamais. ‎

    L'apprentissage automatique est une sorte de domaine hybride, situé à la croisée des chemins entre l'informatique, la science des données, les algorithmes et la théorie mathématique. Du côté de l'informatique, les ingénieurs en apprentissage automatique et d'autres professionnels dans ce domaine ont généralement besoin de solides compétences en génie logiciel, des fondamentaux comme la programmation en toute confiance et la capacité de codage à la connaissance globale des principes de conception de systèmes.

    Il est également important de connaître les concepts de la science des données, notamment en matière d'évaluation et de modélisation de données, afin de garantir que les algorithmes fonctionnent correctement et deviennent plus précis au fil du temps, et non moins. Enfin, l'apprentissage automatique s'appuyant fortement sur les algorithmes ainsi que sur les statistiques et les principes de probabilité qui les sous-tendent, une solide formation théorique en mathématiques peut également être précieuse. ‎

    Des compétences en apprentissage automatique peuvent ouvrir les portes de nombreux emplois. En effet, de plus en plus d'entreprises cherchent à exploiter ces techniques et l'intelligence artificielle (IA) pour automatiser des processus toujours plus nombreux. Certaines entreprises peuvent embaucher spécifiquement des ingénieurs en apprentissage automatique, mais les compétences en la matière peuvent également être importantes pour les scientifiques des données, les data analysts et les data engineers.

    Il existe également des métiers plus spécialisés pour les experts en apprentissage automatique. De nombreuses entreprises du secteur financier peuvent employer des analystes en informatique décisionnelle et des scientifiques de la décision en mesure de tirer parti de compétences en apprentissage automatique pour automatiser les systèmes afin de fournir des informations sur le marché. Quant aux entreprises qui développent l'Internet des objets (IoT) et s'appuient sur la reconnaissance vocale ou d'autres contributions humaines, elles peuvent faire appel à des ingénieurs de traitement du langage naturel ou des concepteurs d'apprentissage automatique centré sur l'homme. ‎

    Les compétences en apprentissage automatique peuvent ouvrir les portes à de nombreux rôles à forte demande dans la technologie et la recherche, notamment :

    • Apprentissage automatique
    • Scientifique des données
    • Chercheur en IA
    • Ingénieur en robotique
    • Analyste quantitatif en finance
    • Développeur de logiciels spécialisé dans l'IA
    • Les professionnels occupant ces rôles utilisent les techniques d'apprentissage automatique pour créer des solutions innovantes, améliorer la prise de décision basée sur les données et repousser les limites de l'intelligence artificielle.

    Découvrez quel rôle d'apprentissage automatique vous convient le mieux en répondant à notre quiz sur les carrières!‎

    Oui, Coursera propose une variété de cours gratuits sur de nombreux sujets, y compris l'apprentissage automatique. Bien que vous puissiez accéder gratuitement à la plupart des supports de cours en auditant les cours, cela n'inclut pas les devoirs notés ou un certificat d'achèvement. Pour ceux qui souhaitent obtenir un certificat afin de présenter leur apprentissage ou d'améliorer leur profil professionnel, Coursera offre la possibilité d'acheter le cours. En outre, Coursera propose des essais gratuits ou une aide financière aux apprenants qui remplissent les conditions requises, ce qui rend les certifications plus accessibles à tous.‎

    Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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