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    • Neural Networks

    Cours de réseaux neuronaux en ligne

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    Explorez le catalogue de cours de réseaux neuronaux

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Irvine

      Introduction à la programmation de l'Internet des objets (IOT)

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des besoins, Conception et mise en œuvre du système, Internet des objets, Linux, Débogage, Conception du matériel, Environnements de développement intégré, Exigences fonctionnelles, C (langage de programmation), Systèmes électriques de base, Systèmes d'Exploitation, Conception des systèmes, Logiciels embarqués, Réseaux sans fil, Interface de programmation d'application (API), Matériel électronique, Mise en réseau générale, Planification des tests, TCP/IP, Systèmes embarqués

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      R

      Rutgers the State University of New Jersey

      Logistique de la chaîne d'approvisionnement

      Compétences que vous acquerrez: Inventaire et entreposage, Transport, Coût de fonctionnement, Opérations de transport, Système de gestion des stocks, Service client, Logistique, Chaîne d'approvisionnement, Gestion de la chaîne d'approvisionnement, Gestion des entrepôts

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM Machine Learning

      Compétences que vous acquerrez: Inférence statistique, Deep learning, Arbre de classification et de régression (CART), Analyse statistique, Apprentissage supervisé, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Analyse de régression, Analyse exploratoire des données (AED), Accès aux données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Traitement des données, Détection des anomalies, Apprentissage par renforcement, Apprentissage automatique, Réduction de dimensionnalité, Analyse des Données, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage non supervisé, IA générative, Apprentissage automatique appliqué

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      3,1 k avis

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      Imperial College London

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Manipulation des données, Calculs, Analyse de régression, Transformation de données, Réseaux neuronaux artificiels, Analyse statistique, Mathématiques appliquées, NumPy, Algorithmes d'apprentissage automatique, Mathématiques avancées, Algèbre linéaire, Algorithmes, Science des données, Ingénierie des caractéristiques, Statistiques, Programmation en Python, Réduction de dimensionnalité, Apprentissage automatique, Jupyter

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Connecter et Protéger : Réseaux et sécurité des réseaux

      Compétences que vous acquerrez: Durcissement, Cloud Computing, Cybersécurité, Pare-feu, Protocoles réseau, Réseaux informatiques, Détection et prévention des intrusions, Infrastructure réseau, Évaluations de la vulnérabilité, Architecture de réseau, TCP/IP, Sécurité réseau, Virtualisation Private Network (VPN)

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      6,3 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Outils du métier : Linux et SQL

      Compétences que vous acquerrez: SQL, Autorisation (informatique), Interface de ligne de commande, Bases de données relationnelles, Systèmes de fichiers, Linux, Gestion des bases de données, Commandes Linux, Systèmes d'Exploitation, Comptes d'utilisateurs, Unix, Bash (langage de script), Authentifications

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Vision artificielle avancée avec TensorFlow

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Visualisation (infographie), Réseaux neuronaux artificiels, Tensorflow, Analyse d'images, Vision par ordinateur, Traitement des données, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage automatique appliqué, Architecture de réseau

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      521 avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Alberta

      Apprentissage par renforcement

      Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Échantillonnage (statistiques), Deep learning, Distribution de probabilité, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage supervisé, Algorithmes d'apprentissage automatique, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Algèbre linéaire, Débogage, Apprentissage par renforcement, Tests de performance, Algorithmes, Modèle de Markov, Pseudo-code, Simulations, Architecture de la solution, Apprentissage automatique

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      L'IA au service du diagnostic médical

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Deep learning, Radiologie, Algorithmes d'apprentissage automatique, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réseaux neuronaux artificiels, Traitement des données, Modélisation prédictive, Analyse d'images, Science et recherche médicales, Vision par ordinateur, Imagerie médicale, Apprentissage automatique appliqué, Traitement du langage naturel (NLP)

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Y

      Yale University

      Gérer les émotions en période d'incertitude et de stress

      Compétences que vous acquerrez: Gestion du stress, Intelligence Émotionnelle, Conseil scolaire, Gestion de la classe, Conscience de soi, Soutien et services aux étudiants, Résilience, Empathie, Établissement de relations, Développement personnel, Réceptivité culturelle, Travailler avec des enfants

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Toronto

      Voitures auto-conduites

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Visualisation (infographie), Automatisation, Test de scénario, Réseaux neuronaux artificiels, Systèmes de contrôle, Assurance de la sécurité, Modélisation prédictive, Logiciels embarqués, Estimation, Infographie, Vision par ordinateur, Analyse d'images, Algorithmes, Apprentissage automatique, Architecture matérielle, Architecture logicielle, Simulations, Analyse des données spatiales, Systèmes de positionnement global

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

      Avancées · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Modèles de séquences

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Réseaux neuronaux artificiels, Tensorflow, Grand modèle de langage (LLM), Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Apprentissage automatique appliqué, Traitement du langage naturel (NLP)

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    1…567…153

    En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur neural networks .

    • Introduction à la programmation de l'Internet des objets (IOT): University of California, Irvine
    • Logistique de la chaîne d'approvisionnement: Rutgers the State University of New Jersey
    • IBM Machine Learning: IBM
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique: Imperial College London
    • Connecter et Protéger : Réseaux et sécurité des réseaux: Google
    • Outils du métier : Linux et SQL: Google
    • Vision artificielle avancée avec TensorFlow: DeepLearning.AI
    • Apprentissage par renforcement: University of Alberta
    • L'IA au service du diagnostic médical: DeepLearning.AI
    • Gérer les émotions en période d'incertitude et de stress: Yale University

    Compétences que vous avez acquises en Machine Learning

    Programmation En Python (33)
    TensorFlow (32)
    Deep Learning (30)
    Réseau De Neurones Artificiels (24)
    Big Data (18)
    Classification Statistique (17)
    Apprentissage Par Renforcement (13)
    Algèbre (10)
    Bayésien (10)
    Algèbre Linéaire (10)
    Régression Linéaire (9)
    NumPy (9)

    Questions fréquentes sur Réseaux de neurones

    Les réseaux neuronaux, également connus sous le nom de réseaux neuronaux ou réseaux neuronaux artificiels (ANN), sont des algorithmes d'apprentissage automatique organisés en réseaux qui imitent le fonctionnement des neurones du cerveau humain. Grâce à ce modèle de neurones biologiques, ces systèmes sont capables d'effectuer un apprentissage non supervisé à partir de vastes ensembles de données.

    Il s'agit d'un outil important pour les applications d'intelligence artificielle (IA), qui sont utilisées dans un nombre croissant de tâches, notamment la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel (NLP) et le diagnostic médical. Le domaine connexe de deep learning s'appuie également sur des réseaux neuronaux, en utilisant généralement une architecture de réseau neuronal convolutif (CNN) qui connecte plusieurs couches de réseaux neuronaux afin de permettre des applications plus sophistiquées.

    Par exemple, en utilisant deep learning, un système de reconnaissance faciale peut être créé sans spécifier de caractéristiques telles que la couleur des yeux et des cheveux ; au lieu de cela, le programme peut simplement être alimenté par des milliers d'images de visages et il apprendra ce qu'il faut rechercher pour identifier différents individus au fil du temps, de la même manière que les humains apprennent. Quelle que soit l'application finale, les réseaux neuronaux sont généralement créés dans TensorFlow et/ou avec des compétences en programmation Python. ‎

    Les réseaux neuronaux sont un concept fondamental à comprendre pour les métiers de l'intelligence artificielle (IA) et deep learning. Et comme le nombre d'industries cherchant à tirer parti de ces approches ne cesse de croître, il en va de même pour les opportunités de carrière pour les professionnels ayant une expertise dans le domaine du réseau neuronal. Par exemple, ces compétences pourraient déboucher sur des emplois dans le domaine des soins de santé, en créant des outils permettant d'automatiser les examens radiologiques ou d'aider à la découverte de médicaments, ou sur un emploi dans l'industrie automobile, en développant des véhicules autonomes.

    Les professionnels qui consacrent leur carrière à des travaux de pointe dans le domaine du réseau neuronal obtiennent généralement un diplôme de master, voire un doctorat en informatique. Cette expertise de haut niveau en matière de réseau neuronal et d'intelligence artificielle est très demandée ; selon le Bureau of Labor Statistics, les chercheurs en informatique gagnent un salaire annuel médian de 122 840 dollars par an, et ces emplois devraient connaître une croissance beaucoup plus rapide que la moyenne au cours de la prochaine décennie. ‎

    Absolument - en fait, Coursera est l'un des meilleurs endroits pour apprendre sur le réseau neuronal, en ligne ou autrement. Vous pouvez suivre des cours et une spécialisation couvrant plusieurs cours sur des sujets tels que le réseau neuronal, l'intelligence artificielle et deep learning auprès de pionniers dans le domaine - notamment deeplearning.ai et l'université de Stanford. Coursera a également établi des partenariats avec des leaders de l'industrie tels qu'IBM, Google Cloud et Amazon Web Services pour proposer des cours qui peuvent mener à des certificats professionnels dans le domaine de l'IA appliquée et dans d'autres domaines. Vous pouvez même apprendre le réseau neuronal avec la pratique Projet Guidé, une façon d'apprendre sur Coursera en complétant des tutoriels étape par étape dirigés par des enseignants expérimentés. ‎

    Avant de commencer à apprendre le réseau neuronal, il est important d'avoir de l'expérience dans la création et l'utilisation d'algorithmes, car le réseau neuronal fonctionne avec des algorithmes complexes. Vous devez également posséder au moins des compétences fondamentales en mathématiques, mais vous serez plus avantagé si vous avez des connaissances en algèbre linéaire, en calcul, en statistiques et en probabilités. Il est également important de savoir résoudre des problèmes avant de commencer à apprendre le réseau neuronal. Il est utile de comprendre comment le cerveau humain traite les informations, car les réseaux neuronaux artificiels sont calqués sur le fonctionnement du cerveau. Une expérience dans l'utilisation d'un langage de programmation, en particulier Java, R, Python ou C++, vous sera également utile. Cela inclut l'expérience de l'utilisation des bibliothèques de ces langages, auxquelles vous accéderez pour appliquer les algorithmes utilisés dans le réseau neuronal. ‎

    Les personnes qui conviennent le mieux au réseau neuronal sont innovantes, intéressées par la technologie et capables d'identifier des schémas dans de grandes quantités de données et d'en tirer des conclusions. Les personnes qui souhaitent faciliter la vie et le travail des êtres humains grâce à la technologie artificielle sont également bien placées pour jouer un rôle dans le réseau neuronal. En outre, les personnes qui ont de bonnes compétences en programmation et en ingénierie des données (SQL, analyse des données, ETL et visualisation des données) sont probablement bien placées pour occuper un poste au sein du réseau neuronal. ‎

    Si vous êtes intéressé par le domaine de l'intelligence artificielle, l'apprentissage du réseau neuronal est fait pour vous. Si votre poste actuel ou futur implique l'analyse des données, la reconnaissance des formes, l'optimisation, la prévision ou la prise de décision, vous pourriez également bénéficier de l'apprentissage du réseau neuronal. Les réseaux neuronaux sont également utilisés dans les logiciels de reconnaissance d'images, la synthèse vocale, les véhicules autopilotés, les systèmes de navigation, les robots industriels et les algorithmes de protection des systèmes d'information. ‎

    Les cours en ligne sur le réseau neuronal constituent un moyen pratique et formatif d'améliorer vos connaissances ou d'acquérir de nouvelles compétences dans le domaine du réseau neuronal. Choisissez parmi une large gamme de cours sur le réseau neuronal proposés par des universités de premier plan et des leaders de l'industrie, adaptés à différents niveaux de compétences. ‎

    L'ensemble du catalogue de cours de Coursera est offert aux clients d'entreprise sans aucune restriction. Le choix du meilleur cours sur le réseau neuronal dépend des besoins et des niveaux de compétence de vos employés. Tirez parti de notre tableau de bord des compétences pour comprendre les lacunes en matière de compétences et déterminer le cours le plus approprié pour améliorer efficacement les compétences de votre personnel. En savoir plus sur Coursera pour les affaires ‎

    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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