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    Cours de réseaux neuronaux en ligne

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    Explorez le catalogue de cours de réseaux neuronaux

    • D

      DeepLearning.AI

      L’IA générative avec de grands modèles de langage

      Compétences que vous acquerrez: Évolutivité, Deep learning, Grand modèle de langage (LLM), Tensorflow, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage par renforcement, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Mesure de la performance, ChatGPT, Optimisation des performances, Déploiement des applications, Apprentissage automatique appliqué, OpenAI, IA générative, Traitement du langage naturel (NLP), Ingénierie de requête

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • P

      Packt

      Deep Learning - Artificial Neural Networks with TensorFlow

      Compétences que vous acquerrez: Tensorflow, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Classification And Regression Tree (CART), Supervised Learning, Machine Learning, NumPy

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Apprentissage automatique supervisé : régression et classification

      Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Arbre de classification et de régression (CART), Analyse de régression, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Modélisation statistique, Apprentissage supervisé, Modélisation prédictive, NumPy, Apprentissage automatique, Apprentissage non supervisé, Ingénierie des caractéristiques, Programmation en Python, Jupyter

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      28 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google Cloud

      Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer

      Compétences que vous acquerrez: Feature Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Prompt Engineering, Google Cloud Platform, Generative AI, Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Apache Airflow, Cloud Infrastructure, CI/CD, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Pipelines, Dataflow, Systems Design, Cloud Platforms, Data Management, Data Governance, Hybrid Cloud Computing, Workflow Management, Application Deployment

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

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Apprentissage non supervisé, Recommandateurs, Apprentissage par renforcement

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Apprentissage supervisé, Éthique des données, Apprentissage par renforcement, Algorithmes d'apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Logiciel de collaboration, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Détection des anomalies, Apprentissage automatique, Apprentissage statistique des machines, Apprentissage non supervisé, Réduction de dimensionnalité, Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      4,7 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • I

      Illinois Tech

      Introduction to Contemporary Operating Systems and Hardware 1b

      Compétences que vous acquerrez: Networking Hardware, General Networking, Network Architecture, Wireless Networks, Network Protocols, Computer Networking, TCP/IP, Local Area Networks, Network Routers, System Configuration, Network Switches, Wide Area Networks, Servers

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Sécurité informatique : Défense contre les ténèbres numériques

      Compétences que vous acquerrez: Autorisation (informatique), Cryptographie, Cybersécurité, Cryptage, Durcissement, Sécurité des applications, Gestion des identités et des accès, Pare-feu, Stratégie de sécurité, Gestion des menaces, Détection des menaces, Sensibilisation à la sécurité, Gestion de la sécurité, Sécurité des systèmes d'information, Cyber-attaques, Sécurité informatique, Technologies de l'information, Sécurité des données, Sécurité réseau, Authentifications

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • P

      Packt

      Deep Learning - Recurrent Neural Networks with TensorFlow

      Compétences que vous acquerrez: Time Series Analysis and Forecasting, Tensorflow, Natural Language Processing, Image Analysis, Deep Learning, Text Mining, Artificial Neural Networks, Predictive Analytics

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • S

      Stanford University

      Théorie des jeux

      Compétences que vous acquerrez: Économie, Théorie des graphes, Modélisation mathématique, Économie comportementale, Algorithmes, Probabilité, Statistiques bayésiennes, Prise de décision stratégique, Théorie des jeux, Modèle de Markov

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Construire des réseaux adversoriels génératifs (GAN) de base

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Réseaux neuronaux artificiels, Éthique des données, Intelligence artificielle, Vision par ordinateur, Analyse d'images, IA générative, Apprentissage non supervisé, Apprentissage automatique appliqué

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Traitement du langage naturel avec des modèles d'attention

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Tensorflow, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Réseaux neuronaux artificiels, Exploration de texte, Intelligence artificielle, Traitement des données, Apprentissage automatique, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Traitement du langage naturel (NLP)

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Generative AI for Java and Spring Developers

      Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Generative AI, ChatGPT, Large Language Modeling, Restful API, Spring Framework, Data Ethics, Natural Language Processing, OpenAI, Application Deployment, Artificial Intelligence, Software Development Tools, Software Testing, Test Automation, Software Development, DevSecOps, Application Security, CI/CD, Application Programming Interface (API), Java

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      6,8 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    1…678…153

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

    • L’IA générative avec de grands modèles de langage: DeepLearning.AI
    • Deep Learning - Artificial Neural Networks with TensorFlow: Packt
    • Apprentissage automatique supervisé : régression et classification: DeepLearning.AI
    • Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer: Google Cloud
    • Apprentissage non supervisé, Recommandateurs, Apprentissage par renforcement: DeepLearning.AI
    • Introduction to Contemporary Operating Systems and Hardware 1b: Illinois Tech
    • Sécurité informatique : Défense contre les ténèbres numériques: Google
    • Deep Learning - Recurrent Neural Networks with TensorFlow: Packt
    • Théorie des jeux: Stanford University
    • Construire des réseaux adversoriels génératifs (GAN) de base: DeepLearning.AI

    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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