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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
      G

      Google

      Sonnez l'alarme : Détecter et réagir

      Compétences que vous acquerrez: Splunk, Cybersécurité, Documentation technique, Chasse aux cybermenaces, Protocoles réseau, Gestion des incidents de sécurité informatique, Surveillance des événements, Contrôle continu, Réponse aux incidents, Gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM), Sécurité réseau, Gestion des documents, Détection et prévention des intrusions, Analyse du réseau, Surveillance du réseau, Gestion des incidents, Détection des menaces, TCP/IP

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Principes fondamentaux de l'IA générative

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Intelligence artificielle, Tensorflow, Leadership stratégique, Réseaux neuronaux artificiels, Développement du programme, Grand modèle de langage (LLM), Éthique des données, Création de contenu, ChatGPT, Direction d’entreprise, Développement commercial, IA générative, IBM Cloud, Risque juridique, Leadership et Management, Ingénierie de requête, Éthique des affaires, Transformation des entreprises, OpenAI

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Appliquer les réseaux adverbiaux génératifs (GAN)

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

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      C

      CertNexus

      Construire des arbres de décision, des SVM et des réseaux neuronaux artificiels

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Apprentissage supervisé, Analyse de régression, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réseaux neuronaux artificiels, Algorithmes d'apprentissage automatique, Algorithme de forêt aléatoire, Vision par ordinateur, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage statistique des machines, Arbre de décision

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google Cloud

      Security in Google Cloud

      Compétences que vous acquerrez: Google Cloud Platform, Cloud Infrastructure, Identity and Access Management, Data Loss Prevention, Distributed Denial-Of-Service (DDoS) Attacks, Prompt Engineering, Kubernetes, Cloud Security, Containerization, OAuth, Cloud Storage, Cloud Services, Application Deployment, Virtual Machines, Security Controls, Cloud Computing, Application Development, Data Storage Technologies, Threat Management, Virtual Private Networks (VPN)

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • G

      Google Cloud

      Classify Images with TensorFlow Convolutional Neural Networks

      Compétences que vous acquerrez: Tensorflow, Data Collection, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Computer Vision, Google Cloud Platform, Visualization (Computer Graphics)

      Débutant · Projet · Moins de 2 heures

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Jouez la carte de la sécurité : Gestion des risques de sécurité

      Compétences que vous acquerrez: Cybersécurité, Contrôle continu, Réponse aux incidents, Gestion des risques, Audit, Contrôles de sécurité, Gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM), Sécurité des entreprises, Détection des menaces, Gestion de la vulnérabilité, Projet ouvert de sécurité des applications web (OWASP), Analyse des risques, Gestion des menaces, Cadre de gestion des risques, Sécurité des systèmes d'information, Assurance de l'information, Gestion des risques de l'entreprise

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      9,5 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • S

      Stanford University

      Réseaux sociaux et économiques : Modèles et analyse

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Théorie des graphes, Économie, Modélisation mathématique, Distribution de probabilité, Modèle de réseau, Économie comportementale, Sociologie, Théorie des jeux, Modèle de Markov, Sciences sociales, Statistiques bayésiennes, Simulations, Analyse du réseau

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

      Avancées · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      L

      LearnQuest

      Réseaux neuronaux et forêts aléatoires

      Compétences que vous acquerrez: Arbre de classification et de régression (CART), Deep learning, Tensorflow, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage supervisé, Analyse de régression, Algorithmes d'apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Algorithme de forêt aléatoire, Modélisation prédictive, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Programmation en Python, Apprentissage automatique, Architecture de réseau

      2,9
      évaluation, 2,9 sur 5 étoiles
      ·
      13 avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google Cloud

      Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Security Engineer

      Compétences que vous acquerrez: Application Performance Management, Distributed Denial-Of-Service (DDoS) Attacks, Google Cloud Platform, Kubernetes, Cloud Infrastructure, Identity and Access Management, Data Loss Prevention, Load Balancing, System Monitoring, Prompt Engineering, Network Monitoring, Cloud Computing Architecture, Containerization, Network Architecture, Role-Based Access Control (RBAC), Network Security, OAuth, Network Routing, Cloud Security, Virtual Private Networks (VPN)

      Préparer un diplôme

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

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Structurer les projets d'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Deep learning, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Débogage, Tensorflow, Qualité des données, Optimisation des performances, Apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Keras (bibliothèque de réseaux neurones)

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Construire de meilleurs réseaux adverbiaux génératifs (GAN)

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Éthique des données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage automatique, Tests de performance, IA générative, Analyse d'images

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    1…8910…153

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

    • Sonnez l'alarme : Détecter et réagir: Google
    • Principes fondamentaux de l'IA générative: IBM
    • Appliquer les réseaux adverbiaux génératifs (GAN): DeepLearning.AI
    • Construire des arbres de décision, des SVM et des réseaux neuronaux artificiels: CertNexus
    • Security in Google Cloud: Google Cloud
    • Classify Images with TensorFlow Convolutional Neural Networks: Google Cloud
    • Jouez la carte de la sécurité : Gestion des risques de sécurité: Google
    • Réseaux sociaux et économiques : Modèles et analyse: Stanford University
    • Réseaux neuronaux et forêts aléatoires: LearnQuest
    • Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Security Engineer: Google Cloud

    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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