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    Cours d'Apprentissage automatique en ligne

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    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D
      S

      Plusieurs enseignants

      Apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Tensorflow, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Intelligence artificielle, Apprentissage par renforcement, Algorithme de forêt aléatoire, Arbre de classification et de régression (CART), Éthique des données, Apprentissage non supervisé, Apprentissage automatique appliqué, Jupyter, NumPy, Algorithmes d'apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Ingénierie des caractéristiques, Arbre de décision

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM Machine Learning

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

      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
      M

      Microsoft

      Microsoft AI & ML Engineering

      Compétences que vous acquerrez: Unsupervised Learning, Generative AI, Large Language Modeling, Data Management, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Supervised Learning, Microsoft Azure, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Infrastructure Architecture, Cloud Infrastructure, Generative AI Agents, Applied Machine Learning, Reinforcement Learning, Data Ethics, Prompt Engineering, Data Processing, Artificial Intelligence, Application Deployment

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

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Apprentissage automatique avec Python

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

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Mathématiques appliquées, Modélisation mathématique, Distribution de probabilité, Algèbre linéaire, Statistiques descriptives, Manipulation des données, Apprentissage automatique, Probabilité, Tests d'hypothèses statistiques, Analyse numérique, Probabilités et statistiques, Jupyter, NumPy, Statistiques bayésiennes, Réduction de dimensionnalité, Calculs, Inférence statistique, Échantillonnage (statistiques), Programmation en Python

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      2,7 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Introduction à l’intelligence artificielle (IA)

      Compétences que vous acquerrez: Vision par ordinateur, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Apprentissage automatique, Deep learning, Grand modèle de langage (LLM), Gouvernance, Réseaux neuronaux artificiels, ChatGPT, Intelligence artificielle, Éthique des données, Automatisation, Normes et conduite éthiques, Traitement du langage naturel (NLP), Transformation des entreprises, Apprentissage automatique appliqué, Ingénierie de requête, IA générative

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      Imperial College London

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique

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

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Washington

      Apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Vision par ordinateur, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Apprentissage supervisé, Apprentissage automatique, Exploration de texte, Analyse de régression, Deep learning, Modélisation statistique, Arbre de classification et de régression (CART), Analyse prédictive, Apprentissage non supervisé, Intelligence artificielle, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage statistique des machines, Algorithmes d'apprentissage automatique, Statistiques bayésiennes, Modélisation prédictive, Ingénierie des caractéristiques, Data mining, Analyse d'images

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Python pour la science des données, l'IA et le développement

      Compétences que vous acquerrez: Programmation informatique, Importation/exportation de données, Collecte de données, structures de données, Programmation orientée objet (POO), Manipulation des données, Interface de programmation d'application (API), Web scraping, Pandas (paquetage Python), Traitement des données, Scripting, NumPy, Principes de programmation, Automatisation, Jupyter, Programmation en Python

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Apprentissage automatique supervisé : régression et classification

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

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • D

      DeepLearning.AI

      Apprentissage automatique en production

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

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • D

      Duke University

      Introduction à l'Apprentissage automatique

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

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    1234…415

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

    • Apprentissage automatique: DeepLearning.AI
    • IBM Machine Learning: IBM
    • Microsoft AI & ML Engineering: Microsoft
    • Apprentissage automatique avec Python: IBM
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données: DeepLearning.AI
    • Introduction à l’intelligence artificielle (IA): IBM
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique: Imperial College London
    • Apprentissage automatique: University of Washington
    • Python pour la science des données, l'IA et le développement: IBM
    • Apprentissage automatique supervisé : régression et classification: DeepLearning.AI

    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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