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    • Neural Networks

    Cours de réseaux neuronaux en ligne

    Découvrez des cours sur les réseaux neuronaux couvrant la modélisation des données et l'IA.

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    Explorez le catalogue de cours de réseaux neuronaux

    • A

      Amazon Web Services

      Principes fondamentaux de l'IA générative pour les débutants

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Deep learning, IA générative, Éthique des données, Grand modèle de langage (LLM), Réseaux neuronaux artificiels, Outils de développement de logiciels, Données d'essai, Ingénierie de requête, Intelligence artificielle

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Réseau en nuage

      Compétences que vous acquerrez: Infrastructure en nuage, TCP/IP, Architecture de réseau, Mise en réseau, Centres de données, Infrastructure réseau, Réseaux informatiques, Cloud Computing, Routage de réseau, Réseaux définis par logiciel, Virtualisation, Réseaux étendus, Machines virtuelles

      4,4
      évaluation, 4,4 sur 5 étoiles
      ·
      303 avis

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • C

      Coursera Project Network

      ChatGPT Terrain de jeu pour les débutants : Introduction à l'IA NLP

      Compétences que vous acquerrez: IA générative, Technologie de la santé, ChatGPT, Intelligence artificielle, Télésanté, Traitement du langage naturel (NLP), Ingénierie de requête, Éducation et conseils aux patients

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

      Débutant · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      P

      Packt

      CISA: Certified Information Systems Auditor

      Compétences que vous acquerrez: Audit Planning, Service Level Agreement, Data Governance, Systems Development Life Cycle, Data Loss Prevention, Security Testing, Network Security, Software Development Life Cycle, IT Management, Systems Development, Incident Management, Problem Management, Control Objectives for Information and Related Technology (COBIT), Cryptography, Cloud Management, Software Development Methodologies, Auditing, Risk Management Framework, Internal Controls, Risk Analysis

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • D

      DeepLearning.AI

      Réseaux neuronaux convolutifs

      Compétences que vous acquerrez: Computer Vision, Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Tensorflow, Dimensionality Reduction, Applied Machine Learning, Network Architecture, Algorithms

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      Digital Marketing Institute

      Marketing sur Facebook, Instagram et Snapchat

      Compétences que vous acquerrez: Stratégie des réseaux sociaux, Publicité en ligne, Création de contenu, Campagnes sur les réseaux sociaux, Sensibilisation à la marque, Le marketing appliqué aux réseaux sociaux, Facebook, Public cible, Réseaux Sociaux, Analyse des performances, Campagnes publicitaires, Instagram, Gestion des Réseaux Sociaux, Marketing, Publicité numérique

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • P

      Peking University

      计算机组成 Computer Organization

      Compétences que vous acquerrez: Computer Architecture, Hardware Architecture, Data Storage, Data Storage Technologies, Computer Hardware, Peripheral Devices, Operating Systems, Systems Architecture

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

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • I

      IIT Bombay

      Introduction to Internet of Things

      Compétences que vous acquerrez: Internet Of Things, Network Protocols, Wireless Networks, General Networking, Emerging Technologies, Data Analysis, Systems Design, Scikit Learn (Machine Learning Library), Regression Analysis, Pandas (Python Package), Unsupervised Learning

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      INSEAD

      Blockchain, crypto-actifs et finance décentralisée

      Compétences que vous acquerrez: Blockchain, Modélisation d'entreprise, Informatique distribuée, Gestion des identités et des accès, FinTech, Systèmes financiers, Actifs numériques, Traitement des transactions, Technologies émergentes, Transformation des entreprises

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • C

      Coursera Project Network

      CNNs with TensorFlow: Basics of Machine Learning

      Compétences que vous acquerrez: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Matplotlib, Artificial Neural Networks, Image Analysis, Deep Learning, Computer Vision, Applied Machine Learning, Python Programming

      Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      Infosec

      Réponse aux incidents cybernétiques

      Compétences que vous acquerrez: Gestion des incidents de sécurité informatique, Réponse aux incidents, Gestion de la sécurité, Détection des points finaux et réponse, Cybersécurité, Opérations cybernétiques, Détection et prévention des intrusions, Reprise après sinistre, Chasse aux cybermenaces

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • U

      University of Colorado Boulder

      Introduction à l'IA générative

      Compétences que vous acquerrez: Grand modèle de langage (LLM), Deep learning, IA générative, Probabilités et statistiques, ChatGPT, Réseaux neuronaux artificiels, Intelligence artificielle, Traitement du langage naturel (NLP), Analyse d'images, Apprentissage automatique

      Préparer un diplôme

      4,4
      évaluation, 4,4 sur 5 étoiles
      ·
      98 avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    1…515253…155

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

    • Principes fondamentaux de l'IA générative pour les débutants: Amazon Web Services
    • Réseau en nuage: University of Illinois Urbana-Champaign
    • ChatGPT Terrain de jeu pour les débutants : Introduction à l'IA NLP: Coursera Project Network
    • CISA: Certified Information Systems Auditor: Packt
    • Réseaux neuronaux convolutifs: DeepLearning.AI
    • Marketing sur Facebook, Instagram et Snapchat: Digital Marketing Institute
    • 计算机组成 Computer Organization: Peking University
    • Introduction to Internet of Things: IIT Bombay
    • Blockchain, crypto-actifs et finance décentralisée: INSEAD
    • CNNs with TensorFlow: Basics of Machine Learning: Coursera Project Network

    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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